正文

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-19 06:59:23 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 124 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于gpt2中文生成的問題，以下是小編對(duì)此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個(gè)非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計(jì)劃、工作報(bào)告、論文、代碼、作文、做題和對(duì)話答疑等等

只需要輸入關(guān)鍵詞，就能返回你想要的內(nèi)容，越精準(zhǔn)，寫出的就越詳細(xì)，有微信小程序端、在線網(wǎng)頁(yè)版、PC客戶端

官網(wǎng)：https://ai.de1919.com

本文目錄:

1、硬盤gpt格式怎么改
2、GPT是什么意思？
3、bigquant怎么調(diào)用gpt
4、playground怎么找到gpt

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

一、硬盤gpt格式怎么改

具體操作方法如下：

1、點(diǎn)擊桌面左下方的“開始”；

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

2、點(diǎn)擊運(yùn)行，在“打開”后面的空白框中輸入“cmd”，按下回車；

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

3、輸入命令“diskpart”，然后界面會(huì)顯示掛載在主機(jī)上的磁盤。如圖，我們接下來將對(duì)磁盤2進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換；

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

4、由于將轉(zhuǎn)換的是磁盤2，于是我們輸入命令“select disk=2”，界面將會(huì)顯示磁盤2已經(jīng)選擇，我們接下來的操作都會(huì)是對(duì)磁盤2進(jìn)行；

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

5、選擇好目標(biāo)磁盤之后就是轉(zhuǎn)換了，輸入命令“convert gpt”，界面顯示已將所選磁盤成功地轉(zhuǎn)更換為 GPT 格式。這樣我們就輕松的將磁盤轉(zhuǎn)換好了；

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

6、再用“l(fā)ist disk ”命令就可以看到在磁盤后面的gpt項(xiàng)已經(jīng)有標(biāo)記了?，F(xiàn)在單個(gè)分區(qū)可以支持2T以上了。

gpt2中文生成（gpt2中文生成訓(xùn)練）

二、GPT是什么意思？

應(yīng)該是GDP

gdp1.下面是書面上的正規(guī)解釋，實(shí)際上GDP就是刮地皮的簡(jiǎn)稱。2.什么是GDP？GDP即英文（gross

domestic

product）的縮寫，也就是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。是目前各個(gè)國(guó)家和地區(qū)用來衡量該國(guó)或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展綜合水平通用的指標(biāo)。定義：一定時(shí)期內(nèi)一國(guó)生產(chǎn)的最終產(chǎn)品和提供勞務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值的總值。注：一定時(shí)期一般指一年一統(tǒng)計(jì)的期限；最終產(chǎn)品區(qū)分于中間產(chǎn)品；勞務(wù)也是一種服務(wù)性產(chǎn)品。市場(chǎng)價(jià)值就是該年度的貨幣價(jià)值。附注：1、一定時(shí)期強(qiáng)調(diào)的是該年度內(nèi)“新”增加的最終產(chǎn)品和提供的勞務(wù)，往年的不算。例如二手車，二手房等都不算今年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。2、中間產(chǎn)品可以認(rèn)為是一種原材料產(chǎn)品，是用于生產(chǎn)最終產(chǎn)品用的，也就是說本年度內(nèi)它生產(chǎn)出來后還要在該年度繼續(xù)加工生產(chǎn)；如果它被擺到貨價(jià)上直接銷售，被消費(fèi)者購(gòu)買并直接用了，那另當(dāng)別論，是特殊情況，計(jì)如總值，否則不能計(jì)入。3、這是一個(gè)流量的概念，而非存量的概念，并非今年公布的數(shù)字就是從建國(guó)到現(xiàn)在的總額，這是錯(cuò)誤的，它僅指該年新生產(chǎn)出來的東西。4、市場(chǎng)價(jià)值意味的是用貨幣作為單位去統(tǒng)計(jì)形成的貨幣總額，因?yàn)樯唐贩N類太多，噸，個(gè)，件，臺(tái)等等單位沒法加總，所以用改年度的貨幣單位來統(tǒng)計(jì)并加總。所謂該年度的貨幣單位是指這些商品這一年的價(jià)格。不知道你到底側(cè)重的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的什么方面，所以今就概念先行解釋一下，書中的比較抽象。有三種測(cè)算法，生產(chǎn)法，收入法，支出法，一般我們使用支出法或收入法。什么是三次產(chǎn)業(yè)？根據(jù)社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)歷史發(fā)展的順序?qū)Ξa(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的劃分，產(chǎn)品直接取自自然界的部門稱為第一產(chǎn)業(yè)，對(duì)初級(jí)產(chǎn)品進(jìn)行再加工的部門稱為第二產(chǎn)業(yè)。為生產(chǎn)和消費(fèi)提供各種服務(wù)的部門稱為第三產(chǎn)業(yè)。它是世界上通用的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)分類，但各國(guó)的劃分不盡一致。我國(guó)的三次產(chǎn)業(yè)劃分是：

第一產(chǎn)業(yè)：農(nóng)業(yè)（包括種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、副業(yè)和漁業(yè)）。第二產(chǎn)業(yè)：工業(yè)（包括采掘工業(yè)、制造業(yè)、自來水、電力、蒸氣、熱水、煤氣）和建筑業(yè)。

第三產(chǎn)業(yè)：除第一、第二產(chǎn)業(yè)以外的其他各業(yè)。由于第三產(chǎn)業(yè)包括的行業(yè)多、范圍廣，根據(jù)我國(guó)的實(shí)際情況，第三產(chǎn)業(yè)可分為兩大部分；一是流通部門，二是服務(wù)部門。具體又可分為四個(gè)層次：第一層次：流通部門，包括交通運(yùn)輸業(yè)、郵電通訊業(yè)、商業(yè)、飲食業(yè)、物資供銷和倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)。第二層次：為生產(chǎn)和生活服務(wù)的部門，包括金融、保險(xiǎn)業(yè)，地質(zhì)普查業(yè)，房地產(chǎn)、公用事業(yè)，居民服務(wù)業(yè)，咨詢服務(wù)業(yè)和綜合技術(shù)服務(wù)業(yè)，農(nóng)、林、牧、漁、水利服務(wù)業(yè)和水利業(yè)，公路、內(nèi)河湖）航道養(yǎng)護(hù)業(yè)等。第三層次：為提高科學(xué)文化水平和居民素質(zhì)服務(wù)的部門，包括教育、文化、廣播電視，科學(xué)研究、衛(wèi)生、體育和社會(huì)福利事業(yè)等。第四層次：為社會(huì)公共需要服務(wù)的部門，包括國(guó)家機(jī)關(guān)、政黨機(jī)關(guān)、社會(huì)團(tuán)體，以及軍隊(duì)和警察等。

三、bigquant怎么調(diào)用gpt

BigQuant 是一個(gè)基于 Python 的量化交易平臺(tái)，可以通過編寫 Python 代碼來進(jìn)行量化交易策略的研究和實(shí)現(xiàn)。如果想在 BigQuant 中調(diào)用 GPT 模型，您可以按照以下步驟操作：

1. 在 BigQuant 平臺(tái)上新建一個(gè)項(xiàng)目，并將 GPT 模型的代碼和訓(xùn)練好的模型文件上傳到項(xiàng)目的目錄中。

2. 在代碼中導(dǎo)入 GPT 模型，并調(diào)用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如：

```python

import torch

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./model/') # './model/' 是你上傳到 BigQuant 項(xiàng)目中的 GPT 模型文件所在的路徑

# 要生成的文本前綴

text = '今天天氣怎么樣'

# 預(yù)測(cè)生成概率最高的詞，并將結(jié)果輸出到控制臺(tái)

input_ids = torch.tensor(tokenizer.encode(text)).unsqueeze(0)

with torch.no_grad():

outputs = model(input_ids, labels=input_ids)

loss, logits = outputs[:2]

pred = tokenizer.decode(logits[0].argmax(dim=-1).numpy())

print(pred)

```

在代碼中，我們首先導(dǎo)入了 GPT 模型所需的庫(kù) torch 和 transformers(GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel)。然后，我們使用 GPT2Tokenizer.from_pretrained 函數(shù)和 GPT2LMHeadModel.from_pretrained 函數(shù)分別加載了 GPT 模型的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重和訓(xùn)練好的模型。接下來，我們定義了要生成文本的前綴，并使用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)過程中，我們使用 torch.no_grad() 上下文管理器來避免計(jì)算梯度，以提高計(jì)算效率。最后，我們將預(yù)測(cè)的文本輸出到控制臺(tái)中。

請(qǐng)注意，由于 GPT 模型的計(jì)算要求較高，可能需要在 BigQuant 平臺(tái)上分布式計(jì)算才能獲得更好的效果。

四、playground怎么找到gpt

如果您想在Playground中使用GPT模型，可以按照以下步驟進(jìn)行：

1. 打開Google Colab（https://colab.research.google.com/）或者Jupyter Notebook等Python編程環(huán)境。

2. 導(dǎo)入相關(guān)的Python庫(kù)和GPT模型。例如，可以使用Hugging Face提供的transformers庫(kù)來加載預(yù)訓(xùn)練好的GPT-2模型：

```python

!pip install transformers

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2', pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

```

3. 輸入文本并生成結(jié)果。通過調(diào)用model.generate()方法即可對(duì)輸入文本進(jìn)行自動(dòng)補(bǔ)全、摘要生成等任務(wù)，并輸出相應(yīng)的結(jié)果。