打印chatgpt的源代码
时间: 2023-02-19 12:32:12 浏览: 123
对不起,我不了解所谓的"chatgpt"是什么。你是否指的是 OpenAI 的 GPT 聊天机器人?如果是的话,你可以在 GitHub 上找到 GPT 的源代码:https://github.com/openai/gpt-3。你可以在那里找到不同版本的 GPT 的源代码,并使用 Git 工具下载到本地进行查看。
相关问题
冒泡排序 x86汇编 源代码
以下是一个使用x86汇编语言编写的冒泡排序的源代码示例:
```
; 冒泡排序 x86汇编 源代码
data segment
arr db 7, 4, 9, 2, 1 ; 待排序的数组
len equ $ - arr ; 数组长度
data ends
code segment
assume cs:code, ds:data
start:
mov ax, data ; 设置数据段寄存器
mov ds, ax
mov cx, len ; 初始化循环计数器
dec cx ; 循环n-1次
outer_loop:
mov si, 0 ; 设置内循环索引为0
inner_loop:
mov al, arr ; 加载当前元素
cmp al, arr ; 比较当前元素和下一个元素
jle not_swap ; 如果当前元素小于等于下一个元素,则跳过交换
xchg arr ; 交换当前元素和下一个元素
not_swap:
inc si ; 内循环索引加1
loop inner_loop ; 继续内循环
loop outer_loop ; 继续外循环
mov dx, offset arr ; 打印排序后的数组
mov ah, 9
int 21h
mov ax, 4c00h ; 程序退出
int 21h
code ends
end start
```
这段代码定义了一个数组arr,并使用冒泡排序算法对其进行排序。在外部循环中,通过比较相邻元素的大小并交换它们的位置来实现排序。内循环负责比较和交换元素,外循环负责重复这个过程直到所有元素都排序完成。最后,使用DOS中断21h的功能9来打印排序后的数组。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [X86/X64汇编语言基础](https://blog.csdn.net/u014689845/article/details/103384158)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [x86汇编代码记录](https://blog.csdn.net/bobo1356/article/details/88661919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
centos安装chatGPT详细步骤与过程
1. 安装依赖
在安装chatGPT之前需要安装一些依赖,包括Python3、PyTorch和Transformers等。可以通过以下命令安装:
```
sudo yum update
sudo yum install python3
pip3 install torch==1.7.1
pip3 install transformers==4.5.1
```
2. 下载chatGPT
可以从GitHub上下载chatGPT的源代码,通过以下命令进行下载:
```
git clone https://github.com/microsoft/DialoGPT.git
```
下载完成后,进入DialoGPT目录:
```
cd DialoGPT
```
3. 训练模型
chatGPT是基于GPT-2的,可以使用GPT-2预训练模型进行微调。在DialoGPT目录下,可以通过以下命令进行训练:
```
python3 train.py --train_data_path data/personachat_self_original.txt --output_dir output --model_type gpt2 --model_name_or_path gpt2 --do_train --num_train_epochs 5 --per_gpu_train_batch_size 2 --save_steps 1000 --logging_steps 1000 --overwrite_output_dir
```
其中,train_data_path为训练数据的路径,output_dir为训练结果的输出路径,model_type为模型类型,model_name_or_path为预训练模型的路径,num_train_epochs为训练轮数,per_gpu_train_batch_size为每个GPU上的训练批次大小,save_steps为每隔多少步保存一次模型,logging_steps为每隔多少步打印一次日志,overwrite_output_dir为是否覆盖输出目录。
训练完成后,会在output目录下生成训练好的模型。
4. 测试模型
可以使用以下命令测试训练好的模型:
```
python3 interact.py --model_type gpt2 --model_name_or_path output --num_samples 5 --length 100
```
其中,model_type和model_name_or_path需要和训练时保持一致,num_samples为生成多少个回复,length为回复的最大长度。
测试完成后,会生成指定数量的回复。