一、安装依赖及环境搭建
1、安装transformers库
!pip install transformers2、安装pytorch库
!pip install torch3、选择适合的模型，例如GPT2，下载预训练模型权重
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")二、使用AutoGPT生成文本
1、输入文本，调用generate函数生成自动文本
input_text = "今晚吃什么？"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output_text = model.generate(input_ids, max_length=50, temperature=1.0, do_sample=True)[0]
print(tokenizer.decode(output_text))2、输出结果：
今晚吃什么？烤鸭、烤串、火锅、烧烤、寿司等各种选择都很不错。建议在美食网站上面搜一下自己附近有哪些好吃的…
三、模型调参技巧
1、max_length表示生成文本的最大长度，可以根据需求自行设定。
output_text = model.generate(input_ids, max_length=100, temperature=1.0, do_sample=True)[0]2、temperature表示生成文本时的温度值，较高的温度会生成更具有创造性的文本，但也可能会存在语法、逻辑等问题；较低的温度会生成更可靠、合理的文本，但会缺少新颖性。可以尝试在0.5-1.0之间进行调整。
output_text = model.generate(input_ids, max_length=50, temperature=0.8, do_sample=True)[0]3、top_k和top_p参数可以实现更加灵活的文本生成，可以根据需求自行调整。
output_text = model.generate(input_ids, max_length=50, top_k=50, top_p=0.95, do_sample=True)[0]四、自定义数据集fine-tune模型
1、准备数据，格式为txt文件，可以是纯文本或json文件。
# 自定义数据集范例
import json
with open('data.json', 'w', encoding='utf8') as f:
json.dump({
'title': '北京的四季',
'content': '北京是中国的首都，春夏秋冬四季分明。'
}, f)
# 数据读取
import json
with open('data.json', 'r', encoding='utf8') as f:
data = json.load(f)
input_text = data['title'] + data['content']2、使用GPT2Tokenizer对数据进行编码。
train_tokenized = tokenizer.batch_encode_plus(
list_of_strings_train,
add_special_tokens=True,
max_length=128,
padding='max_length',
truncation=True,
return_tensors='pt') 3、使用GPT2LMHeadModel对数据进行训练。
from transformers import GPT2Config, GPT2LMHeadModel
config = GPT2Config.from_pretrained("gpt2", is_decoder=True)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2", config=config)
input_ids = train_tokenized["input_ids"]
attention_mask = train_tokenized["attention_mask"]
from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
num_epochs = 3
progress_step = 25
total_steps = len(input_ids) * num_epochs // BATCH_SIZE
warmup_steps = total_steps // 10
num_warmup_steps = warmup_steps
num_training_steps = total_steps
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps, num_training_steps)
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
print(f"===== Start training epoch {epoch+1} =====")
epoch_losses = []
for step, batch in enumerate(train_dataloader):
input_ids = batch['input_ids'].to(DEVICE)
attention_mask = batch['attention_mask'].to(DEVICE)
lm_labels = input_ids.clone().detach()
lm_labels[input_ids == tokenizer.pad_token_id] = -100
outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, lm_labels=lm_labels)
loss = outputs[0]
epoch_losses.append(loss.item())
loss.backward()
optimizer.step()
model.zero_grad()
scheduler.step() 总结
本文主要介绍如何使用AutoGPT自动生成文本，包括安装依赖及环境搭建、使用AutoGPT生成文本、模型调参技巧以及自定义数据集fine-tune模型等方面。通过使用AutoGPT，我们可以轻松生成具有创造性的文本，为文本生成任务提供了更快捷、高效的解决方案。
原创文章，作者：小蓝，如若转载，请注明出处：https://www.506064.com/n/150507.html
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