训练自己的GPT2-Chinese模型

简介

本资源文件提供了训练自己的GPT2-Chinese模型的详细步骤和所需资源。GPT2-Chinese模型是基于GPT2架构的中文语言模型，能够用于生成中文文本，如诗歌、新闻、小说等。

主要内容

1. 环境搭建：
   • 配置GPU支持的PyTorch环境，包括CUDA和cuDNN的安装。
   • 创建虚拟环境，确保环境隔离和依赖管理。
2. 数据处理：
   • 提供数据格式处理的详细步骤，确保训练数据符合模型要求。
3. 模型训练：
   • 提供训练GPT2模型的具体步骤，包括训练参数设置和训练过程的监控。
4. 显存不足问题：
   • 讨论训练过程中可能遇到的显存不足问题及其解决方案。
5. 文本生成：
   • 提供利用训练好的模型进行文本预测和续写的详细步骤。

使用方法

1. 下载资源：
   • 从GitHub上拉取项目到本地。
   • 准备已训练好的模型，可以从百度网盘下载（提取码：9dvu）。
2. 环境配置：
   • 按照文章中的步骤配置GPU的PyTorch环境。
   • 安装Anaconda环境，并配置CUDA和cuDNN。
3. 数据准备：
   • 将训练语料以train.json的格式放入data目录中。
   • 如果文件格式为train.txt，则需要修改train.py文件中的读取方式。
4. 模型训练：
   • 运行train.py文件并设定--raw参数，自动预处理数据并执行训练。
5. 文本生成：
   • 使用generate.py文件进行文本生成，设置相关参数如length、prefix等。

注意事项

• 训练过程中可能会遇到显存不足的问题，可以通过调整batch_size或选择小一点的json文件来解决。
• 生成的内容可能会出现重复，可以通过修改generate.py中的batch_size为1来解决。

结论

本资源文件提供了从环境搭建到模型训练再到文本生成的完整流程，适合对GPT2-Chinese模型感兴趣的开发者使用。通过本资源，您可以训练出自己的中文语言模型，并应用于各种文本生成任务。