from transformers import pipeline, set_seed
# 加载GPT-2模型
model_name = "gpt2"
nlp = pipeline("text-generation", model=model_name)
# 定义微调数据
train_data = [
{"text": "This is the first sentence. ", "new_text": "This is the first sentence. This is the second sentence. "},
{"text": "Another example. ", "new_text": "Another example. This is another sentence. "}
]
# 微调模型
nlp_textgen = pipeline("text-generation", model=model_name, tokenizer=model_name, device=0)
set_seed(42)
nlp_textgen.train(train_data, learning_rate=1e-3, num_train_epochs=1)
# 使用微调后的模型生成文本
text = nlp_textgen("Hello, how are you?")
print(text)
在上面的代码中，我们首先使用pipeline函数加载了GPT-2模型，并将其保存在变量nlp中。然后，我们定义了微调数据train_data，其中包含两个示例。每个示例都包含一个输入文本和一个相应的输出文本。我们将使用这些示例来微调模型。接下来，我们使用pipeline函数再次加载GPT-2模型，并将其保存在变量nlp_textgen中。我们使用set_seed函数设置随机种子，以确保结果可重复。然后，我们使用train函数微调模型，传递train_data数据和一些训练参数（例如学习率和训练轮数）。一旦模型微调完毕，您就可以使用它来生成文本。在上面的示例中，我们使用微调后的模型生成了一段文本，并将其保存在变量text中。然后，我们将文本打印出来以进行查看。 网友回复
我知道答案，我要回答
私活外包
