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    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    發(fā)布時間: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于gpt2中文生成的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。

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    本文目錄:

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    一、硬盤gpt格式怎么改

    具體操作方法如下:

    1、點擊桌面左下方的“開始”;

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    2、點擊運行,在“打開”后面的空白框中輸入“cmd”,按下回車;

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    3、輸入命令“diskpart”,然后界面會顯示掛載在主機上的磁盤。如圖,我們接下來將對磁盤2進行格式轉換;

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    4、由于將轉換的是磁盤2,于是我們輸入命令“select disk=2”,界面將會顯示磁盤2已經選擇,我們接下來的操作都會是對磁盤2進行;

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

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

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    6、再用“l(fā)ist disk ”命令就可以看到在磁盤后面的gpt項已經有標記了。現(xiàn)在單個分區(qū)可以支持2T以上了。

    gpt2中文生成(gpt2中文生成訓練)

    二、GPT是什么意思?

    應該是GDP

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

    domestic

    product)的縮寫,也就是國內生產總值。是目前各個國家和地區(qū)用來衡量該國或地區(qū)的經濟發(fā)展綜合水平通用的指標。定義:一定時期內一國生產的最終產品和提供勞務的市場價值的總值。注:一定時期一般指一年一統(tǒng)計的期限;最終產品區(qū)分于中間產品;勞務也是一種服務性產品。市場價值就是該年度的貨幣價值。附注:1、一定時期強調的是該年度內“新”增加的最終產品和提供的勞務,往年的不算。例如二手車,二手房等都不算今年的國內生產總值。2、中間產品可以認為是一種原材料產品,是用于生產最終產品用的,也就是說本年度內它生產出來后還要在該年度繼續(xù)加工生產;如果它被擺到貨價上直接銷售,被消費者購買并直接用了,那另當別論,是特殊情況,計如總值,否則不能計入。3、這是一個流量的概念,而非存量的概念,并非今年公布的數(shù)字就是從建國到現(xiàn)在的總額,這是錯誤的,它僅指該年新生產出來的東西。4、市場價值意味的是用貨幣作為單位去統(tǒng)計形成的貨幣總額,因為商品種類太多,噸,個,件,臺等等單位沒法加總,所以用改年度的貨幣單位來統(tǒng)計并加總。所謂該年度的貨幣單位是指這些商品這一年的價格。不知道你到底側重的是國內生產總值的什么方面,所以今就概念先行解釋一下,書中的比較抽象。有三種測算法,生產法,收入法,支出法,一般我們使用支出法或收入法。什么是三次產業(yè)?根據(jù)社會生產活動歷史發(fā)展的順序對產業(yè)結構的劃分,產品直接取自自然界的部門稱為第一產業(yè),對初級產品進行再加工的部門稱為第二產業(yè)。為生產和消費提供各種服務的部門稱為第三產業(yè)。它是世界上通用的產業(yè)結構分類,但各國的劃分不盡一致。我國的三次產業(yè)劃分是:

    第一產業(yè):農業(yè)(包括種植業(yè)、林業(yè)、牧業(yè)、副業(yè)和漁業(yè))。第二產業(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)。

    第三產業(yè):除第一、第二產業(yè)以外的其他各業(yè)。由于第三產業(yè)包括的行業(yè)多、范圍廣,根據(jù)我國的實際情況,第三產業(yè)可分為兩大部分;一是流通部門,二是服務部門。具體又可分為四個層次:第一層次:流通部門,包括交通運輸業(yè)、郵電通訊業(yè)、商業(yè)、飲食業(yè)、物資供銷和倉儲業(yè)。第二層次:為生產和生活服務的部門,包括金融、保險業(yè),地質普查業(yè),房地產、公用事業(yè),居民服務業(yè),咨詢服務業(yè)和綜合技術服務業(yè),農、林、牧、漁、水利服務業(yè)和水利業(yè),公路、內河湖)航道養(yǎng)護業(yè)等。第三層次:為提高科學文化水平和居民素質服務的部門,包括教育、文化、廣播電視,科學研究、衛(wèi)生、體育和社會福利事業(yè)等。第四層次:為社會公共需要服務的部門,包括國家機關、政黨機關、社會團體,以及軍隊和警察等。

    三、bigquant怎么調用gpt

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

    1. 在 BigQuant 平臺上新建一個項目,并將 GPT 模型的代碼和訓練好的模型文件上傳到項目的目錄中。

    2. 在代碼中導入 GPT 模型,并調用模型進行預測。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'

    # 預測生成概率最高的詞,并將結果輸出到控制臺

    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,我們首先導入了 GPT 模型所需的庫 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 模型的預訓練權重和訓練好的模型。接下來,我們定義了要生成文本的前綴,并使用模型進行預測。預測過程中,我們使用 torch.no_grad() 上下文管理器來避免計算梯度,以提高計算效率。最后,我們將預測的文本輸出到控制臺中。

    請注意,由于 GPT 模型的計算要求較高,可能需要在 BigQuant 平臺上分布式計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行:

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

    2. 導入相關的Python庫和GPT模型。例如,可以使用Hugging Face提供的transformers庫來加載預訓練好的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. 輸入文本并生成結果。通過調用model.generate()方法即可對輸入文本進行自動補全、摘要生成等任務,并輸出相應的結果。

    ```python

    input_text = "Hello, my name is John and I"

    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    output_ids = model.generate(

    input_ids,

    max_length=50,

    temperature=0.7,

    num_beams=5,

    no_repeat_ngram_size=4,

    )

    output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

    print(output_text)

    ```

    需要注意的是,在使用GPT模型時,需要確保計算資源充足,并且遵守相關法律法規(guī)和道德準則,不得用于非法活動或侵犯他人權益。

    以上就是關于gpt2中文生成相關問題的回答。希望能幫到你,如有更多相關問題,您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢,客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。


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