文章目录

    • 效果抢先看
    • 准备工作
    • 环境搭建
    • 创建虚拟环境
    • 训练&预测
      • 项目结构
      • 模型预测续写
    • 训练模型
    • 遇到的问题及解决办法
      • 显存不足
      • 生成的内容一样
    • 文末

效果抢先看




准备工作

从GitHub上拉去项目到本地，准备已训练好的模型百度网盘：提取码【9dvu】。

  • gpt2对联训练模型
  • gpt2古诗词训练模型
  • gpt2通用中文模型
  • gpt2通用中文小模型
  • gpt2文学散文训练模型
  • gpt2中文歌词模型

环境搭建

  1. 配置好GPU的pytorch环境
    a. 安装

    d. 下载完点击安装就行了
    e. 安装cuDNN，选择相应的版本。这个地方要登录账号，没有账号可以注册，也可以选择QQ或微信登录，选择刚才的CUDA版本，下载压缩包

    f. 下载完成后解压缩，并修改根目录名为cudnn


    g. 将整个文件复制到xxx\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4目录下

    h. 设置变量环境，添加两个环境变量路径，根据自己的实际情况目录修改

  1. pytorch配置
    a. 去pytorch官网找到相应的gpu版本或cpu版本，找到后安装命令会出现在command栏

    找不到自己的版本点击previous version链接

    b. 使用管理员身份执行cmd，否则会安装失败

    conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

    安装完成之后执行命令conda list查看是否安装成功

    打开终端输入python，使用以下代码查看torch显示GPU不可用状态

    >>>import torch>>>torch.cuda.is_available()False

    c. 标准查看torch版本

    >>>import torch>>>torch.__version__1.10.2

  2. pytorch轮子配置
    a. whl轮子配置，根据CUDA版本选择相应的版本。其中cu表示GPU版本，cpu表示CPU版本

    b. 下载完成之后本地使用pip install 安装

    pip install .\torchvision-0.13.1+cpu-cp39-cp39-win_amd64.whlpip install .\torch-1.10.2+cu113-cp39-cp39-win_amd64.whl

    c. 安装完成之后验证torch

    >>>import torch>>>torch.cuda.is_available()True

创建虚拟环境

  1. 为了能够顺利使用环境，推荐使用python3.7.1版本
    conda create -n venv_name python=3.7.1
  2. 激活 虚拟环境
    conda activate venv_name
  3. pip安装所需库
    pip install transformers==2.1.1pip install tensorflow==2.0.0 pip install numpypip install tqdmpip install sklearnpip install keraspip install tb-nightlypip install futurepip install thulacpip install setuptools==59.5.0pip install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.3.0 --extra-index-url

训练&预测

项目结构

  • config: 存放模型的配置文件
  • data: 存放训练数据
  • model: 存放模型
  • cache: 用于模型训练之前的数据预处理
  • sample: 用于存放生成样本的目录
  • generate.py: 生成代码
  • train.py: 训练多文本启动代码
  • train_single.py: 训练但文本启动代码
  • tokenizations: 用于文本数据转换tokenizations的脚本

模型预测续写

参数说明：

  • length: 生成的最长长度
  • prefix: 文章开头
  • fast_pattern: 快速生成模式
  • save_samples: 保存生成文本结果的位置
  • temperature: 越小越遵循训练样本，续写的内容的思维越发散
    # 通用模型预测文本python ./generate.py --length=100 --nsamples=4 --prefix=天津是一座美丽的城市。 --fast_pattern --save_samples ----model_path=model/use_model --model_config=config/model_config_small.json --topk=8 --temperature=0.8 --batch_size=2# 制定模型输出python ./generate.py --length=300 --nsamples=4 --prefix=萧炎，斗之力。 --fast_pattern --save_samples --model_path=model/model_epoch18 --model_config=model/model_epoch18/config.json --topk=8 --temperature=1 --batch_size=1

其他参数参考：

训练模型

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.json格式，那么将train.py文件中的读取方式为：lines = json.load(f)
如果文件格式为train.txt格式，即数据格式为[”正文1“, ”正文2“, ”正文3“]，那么将train.py文件中的读取方式为：lines = f.readlines()

运行train.py文件并设定--raw参数，会自动预处理数据，预处理完成之后，会自动执行训练。

python train.py --raw

遇到的问题及解决办法

显存不足

  • 语料太大：在config文件中选择小一点的json文件
  • batch_size过大：默认训练是8，可以改成4或者6尝试

生成的内容一样

  • 修改generate.py中的batch_size=1

文末

此训练结果生成比较简单的文章还可以，但是需要达到理想的效果，还需要更大的数据体系和语料以及长期的模型训练，基于原有的算法二次开发，门槛也比较高，而且这种业务比较吃硬件资源。