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gpt2中文生成（gpt2中文生成训练）
发布时间：2023-03-19 06:59:23
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于gpt2中文生成的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、硬盘gpt格式怎么改
具体操作方法如下：
1、点击桌面左下方的“开始”；
2、点击运行，在“打开”后面的空白框中输入“cmd”，按下回车；
3、输入命令“diskpart”，然后界面会显示挂载在主机上的磁盘。如图，我们接下来将对磁盘2进行格式转换；
4、由于将转换的是磁盘2，于是我们输入命令“select disk=2”，界面将会显示磁盘2已经选择，我们接下来的操作都会是对磁盘2进行；
5、选择好目标磁盘之后就是转换了，输入命令“convert gpt”，界面显示已将所选磁盘成功地转更换为 GPT 格式。这样我们就轻松的将磁盘转换好了；
6、再用“list disk ”命令就可以看到在磁盘后面的gpt项已经有标记了。现在单个分区可以支持2T以上了。
二、GPT是什么意思？
应该是GDP
gdp1.下面是书面上的正规解释，实际上GDP就是刮地皮的简称。2.什么是GDP？GDP即英文（gross
domestic
product）的缩写，也就是国内生产总值。是目前各个国家和地区用来衡量该国或地区的经济发展综合水平通用的指标。定义：一定时期内一国生产的最终产品和提供劳务的市场价值的总值。注：一定时期一般指一年一统计的期限；最终产品区分于中间产品；劳务也是一种服务性产品。市场价值就是该年度的货币价值。附注：1、一定时期强调的是该年度内“新”增加的最终产品和提供的劳务，往年的不算。例如二手车，二手房等都不算今年的国内生产总值。2、中间产品可以认为是一种原材料产品，是用于生产最终产品用的，也就是说本年度内它生产出来后还要在该年度继续加工生产；如果它被摆到货价上直接销售，被消费者购买并直接用了，那另当别论，是特殊情况，计如总值，否则不能计入。3、这是一个流量的概念，而非存量的概念，并非今年公布的数字就是从建国到现在的总额，这是错误的，它仅指该年新生产出来的东西。4、市场价值意味的是用货币作为单位去统计形成的货币总额，因为商品种类太多，吨，个，件，台等等单位没法加总，所以用改年度的货币单位来统计并加总。所谓该年度的货币单位是指这些商品这一年的价格。不知道你到底侧重的是国内生产总值的什么方面，所以今就概念先行解释一下，书中的比较抽象。有三种测算法，生产法，收入法，支出法，一般我们使用支出法或收入法。什么是三次产业？根据社会生产活动历史发展的顺序对产业结构的划分，产品直接取自自然界的部门称为第一产业，对初级产品进行再加工的部门称为第二产业。为生产和消费提供各种服务的部门称为第三产业。它是世界上通用的产业结构分类，但各国的划分不尽一致。我国的三次产业划分是：
第一产业：农业（包括种植业、林业、牧业、副业和渔业）。第二产业：工业（包括采掘工业、制造业、自来水、电力、蒸气、热水、煤气）和建筑业。
第三产业：除第一、第二产业以外的其他各业。由于第三产业包括的行业多、范围广，根据我国的实际情况，第三产业可分为两大部分；一是流通部门，二是服务部门。具体又可分为四个层次：第一层次：流通部门，包括交通运输业、邮电通讯业、商业、饮食业、物资供销和仓储业。第二层次：为生产和生活服务的部门，包括金融、保险业，地质普查业，房地产、公用事业，居民服务业，咨询服务业和综合技术服务业，农、林、牧、渔、水利服务业和水利业，公路、内河湖）航道养护业等。第三层次：为提高科学文化水平和居民素质服务的部门，包括教育、文化、广播电视，科学研究、卫生、体育和社会福利事业等。第四层次：为社会公共需要服务的部门，包括国家机关、政党机关、社会团体，以及军队和警察等。
三、bigquant怎么调用gpt
BigQuant 是一个基于 Python 的量化交易平台，可以通过编写 Python 代码来进行量化交易策略的研究和实现。如果想在 BigQuant 中调用 GPT 模型，您可以按照以下步骤操作：
1. 在 BigQuant 平台上新建一个项目，并将 GPT 模型的代码和训练好的模型文件上传到项目的目录中。
2. 在代码中导入 GPT 模型，并调用模型进行预测。例如：
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('./model/') # './model/' 是你上传到 BigQuant 项目中的 GPT 模型文件所在的路径
# 要生成的文本前缀
text = '今天天气怎么样'
# 预测生成概率最高的词，并将结果输出到控制台
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)
```
在代码中，我们首先导入了 GPT 模型所需的库 torch 和 transformers(GPT2Tokenizer 和 GPT2LMHeadModel)。然后，我们使用 GPT2Tokenizer.from_pretrained 函数和 GPT2LMHeadModel.from_pretrained 函数分别加载了 GPT 模型的预训练权重和训练好的模型。接下来，我们定义了要生成文本的前缀，并使用模型进行预测。预测过程中，我们使用 torch.no_grad() 上下文管理器来避免计算梯度，以提高计算效率。最后，我们将预测的文本输出到控制台中。
请注意，由于 GPT 模型的计算要求较高，可能需要在 BigQuant 平台上分布式计算才能获得更好的效果。
四、playground怎么找到gpt
如果您想在Playground中使用GPT模型，可以按照以下步骤进行：
1. 打开Google Colab（https://colab.research.google.com/）或者Jupyter Notebook等Python编程环境。
2. 导入相关的Python库和GPT模型。例如，可以使用Hugging Face提供的transformers库来加载预训练好的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. 输入文本并生成结果。通过调用model.generate()方法即可对输入文本进行自动补全、摘要生成等任务，并输出相应的结果。
```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模型时，需要确保计算资源充足，并且遵守相关法律法规和道德准则，不得用于非法活动或侵犯他人权益。
以上就是关于gpt2中文生成相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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