KoGPT2 开源项目教程

KoGPT2 开源项目教程

KoGPT2 Korean GPT-2 pretrained cased (KoGPT2) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/KoGPT2

1. 项目目录结构及介绍

KoGPT2 项目目录结构如下：

KoGPT2/
├── imgs/                      # 存放项目相关的图像文件
├── .gitmodules                # 定义项目子模块
├── LICENSE                    # 项目许可证文件
├── README.md                  # 项目说明文件
├── tokenizer/                 # 分词器相关文件
│   ├── __init__.py
│   └── tokenization.py
├── model/                     # 模型相关文件
│   ├── __init__.py
│   ├── gpt2.py
│   └── training.py
└── examples/                  # 示例代码和脚本
    ├── __init__.py
    └── run.py

• imgs/：存放与项目相关的图像文件，如模型架构图、性能图表等。
• .gitmodules：定义项目中的子模块信息。
• LICENSE：项目的许可证文件，本项目采用 CC-BY-NC-SA 4.0 许可。
• README.md：项目的说明文件，详细介绍项目相关信息。
• tokenizer/：分词器相关代码，用于对文本进行编码和解码。
• model/：模型相关代码，包括模型定义和训练逻辑。
• examples/：示例代码和脚本，用于演示如何使用 KoGPT2。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 examples/run.py，该文件包含了使用 KoGPT2 的示例代码。以下是启动文件的主要内容：

from transformers import GPT2LMHeadModel, PreTrainedTokenizerFast
import torch

# 加载预训练的模型和分词器
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('skt/kogpt2-base-v2')
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained('skt/kogpt2-base-v2')

# 输入文本
text = '안녕하세요. 한국어 GPT-2입니다.😤:)'

# 编码输入文本
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 生成响应文本
gen_ids = model.generate(input_ids, max_length=128, repetition_penalty=2.0)
generated = tokenizer.decode(gen_ids[0])

# 输出生成的文本
print(generated)

该脚本展示了如何加载预训练的 KoGPT2 模型和分词器，以及如何生成响应文本。

3. 项目的配置文件介绍

在 KoGPT2 项目中，配置文件通常以 .yaml 或 .json 格式存在，用于定义模型的超参数、训练设置等。虽然项目本身没有明确指出配置文件，但在实际应用中，您可能会创建一个配置文件来定制模型的训练过程，以下是一个示例配置文件的内容：

# config.yaml
model:
  name: kogpt2-base-v2
  num_layers: 12
  hidden_size: 768
  ffn_dim: 3072
  num_heads: 12

training:
  batch_size: 32
  learning_rate: 5e-5
  epochs: 3
  save_steps: 1000

data:
  train_file: train.txt
  valid_file: valid.txt

在这个配置文件中，我们定义了模型名称、层数、隐藏层大小、前馈网络大小、头数，以及训练时的批次大小、学习率、训练轮数和保存模型的步数等。这个文件在使用时会被读取，并根据其中的参数设置来配置模型和训练过程。

KoGPT2 Korean GPT-2 pretrained cased (KoGPT2) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ko/KoGPT2