GPT2-Chinese 项目常见问题解决方案

GPT2-Chinese 项目常见问题解决方案

项目基础介绍

GPT2-Chinese 是一个基于 HuggingFace 团队的 Transformers 库的中文 GPT-2 训练代码项目。该项目使用 BERT 的 Tokenizer 或 Sentencepiece 的 BPE model 进行中文文本处理，支持字级别、词级别和 BPE 级别的训练。它可以用于生成诗歌、新闻、小说等文本，也可以用于训练通用语言模型。项目的主要编程语言是 Python，依赖于 PyTorch 框架。

新手使用注意事项及解决方案

1. 训练语料格式问题

问题描述：新手在使用该项目进行训练时，可能会遇到训练语料格式不正确的问题，导致训练无法正常进行。

解决步骤：

1. 准备训练语料：在项目根目录下创建一个名为 data 的文件夹。
2. 格式化语料：将训练语料以 train.json 为名放入 data 目录中。train.json 文件内容应为一个 JSON 列表，列表的每个元素都是一篇要训练的文章的文本内容（而不是文件链接）。
3. 运行训练脚本：运行 train.py 文件，并勾选 --raw 选项，这样会自动预处理训练语料。

2. 模型生成文本时的起始符问题

问题描述：在使用预训练模型生成文本时，如果没有在输入文本前加入起始符，可能会导致生成结果不符合预期。

解决步骤：

1. 了解起始符：在使用所有模型进行生成时，需要在输入的文本前加入一个起始符，例如 [CLS]。
2. 正确输入文本：例如，若要输入“最美的不是下雨天，是曾与你躲过雨的屋檐”，正确的格式应为“[CLS]最美的不是下雨天，是曾与你躲过雨的屋檐”。
3. 运行生成脚本：使用 generate.py 或 generate_texts.py 脚本进行文本生成。

3. 依赖库版本兼容性问题

问题描述：新手在安装依赖库时，可能会遇到版本不兼容的问题，导致项目无法正常运行。

解决步骤：

1. 查看依赖库版本：在项目根目录下找到 requirements.txt 文件，查看所需的依赖库及其版本。
2. 安装依赖库：使用 pip install -r requirements.txt 命令安装所有依赖库。
3. 解决版本冲突：如果遇到版本冲突，可以尝试使用虚拟环境（如 virtualenv 或 conda）来隔离不同项目的依赖库版本。

通过以上步骤，新手可以更好地理解和使用 GPT2-Chinese 项目，避免常见问题的发生。