【限时免费】项目实战：用mpt-7b-storywriter构建一个智能小说续写工具，只需100行代码！...-优快云博客

项目实战：用mpt-7b-storywriter构建一个智能小说续写工具，只需100行代码！

【免费下载链接】mpt-7b-storywriter 项目地址: https://gitcode.com/mirrors/mosaicml/mpt-7b-storywriter

项目构想：我们要做什么？

在这个项目中，我们将利用开源模型 mpt-7b-storywriter 构建一个智能小说续写工具。该工具的功能如下：

输入：用户提供一段小说的开头或片段（可以是任意长度）。
输出：模型根据输入内容自动续写一段连贯且符合上下文的小说内容，续写长度可自定义。

这个工具非常适合小说创作者、内容创作者或任何需要灵感辅助的用户。通过简单的输入，用户可以获得高质量的续写内容，从而节省创作时间或激发新的灵感。

技术选型：为什么是mpt-7b-storywriter？

选择 mpt-7b-storywriter 作为核心模型的原因如下：

超长上下文支持：该模型支持高达65k tokens的上下文长度，并且可以通过ALiBi技术扩展到更长的序列。这使得它非常适合处理长篇小说片段，确保续写内容与输入内容高度相关。
强大的故事生成能力：模型在书籍数据集上进行了微调，特别擅长生成连贯且富有创意的故事内容。
开源与商业化可用：模型基于Apache 2.0许可证，可以自由使用和修改，适合个人和商业项目。
高效的推理性能：支持FlashAttention和Triton优化，能够在GPU上高效运行。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

加载模型与分词器：使用Hugging Face的transformers库加载预训练的mpt-7b-storywriter模型和对应的分词器。
设计Prompt：将用户输入的小说片段作为Prompt，传递给模型。
生成续写内容：调用模型的文本生成功能，生成续写内容。
输出结果：将生成的续写内容返回给用户。

关键点：Prompt设计

为了让模型生成高质量的续写内容，Prompt的设计非常重要。我们需要确保Prompt包含足够的上下文信息，同时避免过于冗长。例如：

"以下是某部小说的开头：{用户输入片段}\n\n请续写接下来的内容："

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，并对关键部分进行了详细注释：

import torch
import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

# 加载模型和分词器
def load_model_and_tokenizer():
    model_name = "mosaicml/mpt-7b-storywriter"
    
    # 配置模型参数
    config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
    config.attn_config['attn_impl'] = 'triton'  # 使用Triton优化
    config.init_device = 'cuda:0'  # 直接在GPU上初始化
    config.max_seq_len = 65536  # 设置最大序列长度

    # 加载模型
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_name,
        config=config,
        torch_dtype=torch.bfloat16,  # 使用bfloat16精度
        trust_remote_code=True
    )

    # 加载分词器
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neox-20b")

    return model, tokenizer

# 生成续写内容
def generate_continuation(model, tokenizer, prompt, max_new_tokens=200):
    # 创建文本生成管道
    pipe = pipeline(
        'text-generation',
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        device='cuda:0'
    )

    # 使用自动混合精度生成文本
    with torch.autocast('cuda', dtype=torch.bfloat16):
        output = pipe(
            prompt,
            max_new_tokens=max_new_tokens,
            do_sample=True,
            use_cache=True
        )

    return output[0]['generated_text']

# 主函数
def main():
    # 加载模型和分词器
    model, tokenizer = load_model_and_tokenizer()

    # 用户输入的小说片段
    user_input = input("请输入小说的开头或片段：")
    prompt = f"以下是某部小说的开头：{user_input}\n\n请续写接下来的内容："

    # 生成续写内容
    continuation = generate_continuation(model, tokenizer, prompt)

    # 输出结果
    print("\n生成的续写内容：")
    print(continuation)

if __name__ == "__main__":
    main()

代码讲解

模型加载：通过AutoModelForCausalLM加载mpt-7b-storywriter模型，并配置Triton优化和bfloat16精度。
分词器：使用EleutherAI的GPT-NeoX-20b分词器。
文本生成：通过pipeline调用模型生成续写内容，支持自定义生成长度。
用户交互：用户输入小说片段后，程序自动生成续写内容并输出。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设用户输入以下片段：

"在一个遥远的星球上，有一座被遗忘的城市。城市的中心有一座高塔，传说塔顶藏着一个能够实现任何愿望的宝石。"

生成的续写内容可能是：

"然而，没有人知道如何到达塔顶。塔的每一层都充满了危险的陷阱和谜题。只有那些真正勇敢且智慧的人才能找到通往宝石的道路。一天，一位年轻的探险家来到了这座城市，他决心揭开高塔的秘密……"

功能扩展

多轮续写：支持用户多次续写，逐步完善故事。
风格控制：通过调整Prompt，让模型生成特定风格（如科幻、奇幻、悬疑）的内容。
批量处理：支持批量输入多个片段，生成多个续写内容。
交互式界面：开发一个简单的Web界面，提升用户体验。

通过这个项目，你可以快速上手mpt-7b-storywriter的强大功能，并进一步探索其在内容生成领域的潜力。动手试试吧！