前言

1. 这是我的github上的一个介绍，关于如何训练中文版本的gpt2的。
2. 链接为: https://github.com/yuanzhoulvpi2017/zero_nlp

介绍

1. 本文，将介绍如何使用中文语料，训练一个gpt2
2. 可以使用你自己的数据训练，用来：写新闻、写古诗、写对联等
3. 我这里也训练了一个中文gpt2模型，使用了612万个样本，每个样本有512个tokens，总共相当于大约31亿个tokens

⚠️安装包

需要准备好环境，也就是安装需要的包

pip install -r requirements.txt

像是pytorch这种基础的包肯定也是要安装的，就不提了。

数据

数据来源

1. 获得数据:数据链接，关注公众号【统计学人】，然后回复【gpt2】即可获得。
2. 获得我训练好的模型(使用了15GB的数据(31亿个tokens)，在一张3090上，训练了60多小时)

数据格式

1. 数据其实就是一系列文件夹📁，然后每一个文件夹里面有大量的文件，每一个文件都是.csv格式的文件。其中有一列数据是content
2. 每一行的content就代表一句话,截图如下
   
3. 虽然数据有15GB那么大，但是处理起来一点也不复杂，使用 datasets
   包，可以很轻松的处理大数据，而我只需要传递所有的文件路径即可，这个使用 glob 包就能完成。

代码

⚙️训练代码train_chinese_gpt2.ipynb

⚠️注意

1. 现在训练一个gpt2代码，其实很简单的。抛开处理数据问题，技术上就三点:tokenizer、gpt2_model、Trainer
2. tokenizer使用的是bert-base-chinese
   ，然后再添加一下bos_token、eos_token、pad_token。
3. gpt2_model使用的是gpt2，这里的gpt2我是从0开始训练的。而不是使用别人的预训练的gpt2模型。
4. Trainer训练器使用的就是transformers的Trainer模块。（支撑多卡并行，tensorboard等，都写好的，直接调用就行了，非常好用）

📤推理代码infer.ipynb

⚠️注意

这个是chinese-gpt2的推理代码

1. 将代码中的model_name_or_path = "checkpoint-36000"里面的"checkpoint-36000",修改为模型所在的路径。
2. 然后运行下面一个代码块，即可输出文本生成结果
3. 可以参考这个代码，制作一个api，或者打包成一个函数或者类。

🤖交互机器人界面chatbot.py

⚠️注意

1. 修改代码里面的第4行，这一行值为模型所在的位置，修改为我分享的模型文件路径。

model_name_or_path = "checkpoint-36000"

2. 运行

python chatbot.py

3. 点击链接，即可在浏览器中打开机器人对话界面
   

更多

1. 这个完整的项目下来，其实我都是全靠huggingface文档、教程度过来的.
2. 我做的东西，也就是把Tokenizer改成中文的了，然后也整理了数据，别的大部分东西，都不是我做的了.
3. 原文链接为https://huggingface.co/course/zh-CN/chapter7/6?fw=pt.

一起学习

其实，我更喜欢做应用，但是也要理解相关的背后原理，目前还在研究相关的gpt2原理还有相关的推理细节，这是我整理的链接，希望可以共同进步

1. https://huggingface.co/blog/how-to-generate
2. https://huggingface.co/gpt2
3. https://huggingface.co/gpt2-large