paddlenlp模块如何使用gpt2建立文本生成模型，请代码展示

以下是使用 PaddleNLP 模块建立 GPT-2 文本生成模型的代码示例：

import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddlenlp.transformers import GPT2Model, GPT2ForPretraining

# 加载 GPT-2 预训练模型
model = GPT2Model.from_pretrained('gpt2-medium-en')

# 定义文本生成模型
class GPT2Generator(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, decoder):
        super().__init__()
        self.decoder = decoder

    def forward(self, input_ids, position_ids=None, attention_mask=None):
        # 使用 GPT-2 的 decoder 生成文本
        output = self.decoder(input_ids, position_ids=position_ids, attention_mask=attention_mask)
        return output

# 加载 GPT-2 预训练模型的 decoder 部分作为文本生成模型的主体部分
decoder = model.transformer
generator = GPT2Generator(decoder)

# 定义生成文本的方法
def generate_text(model, prompt, max_len=50, temperature=1.0):
    model.eval()
    # 将 prompt 转换为 token_ids
    token_ids = model.tokenizer.encode(prompt)
    token_ids = paddle.to_tensor(token_ids).unsqueeze(0)
    # 生成文本
    for i in range(max_len):
        output = model(token_ids)
        logits = output.logits[:, -1, :] / temperature
        probs = F.softmax(logits, axis=-1)
        next_token = paddle.multinomial(probs, num_samples=1)
        token_ids = paddle.concat([token_ids, next_token], axis=-1)
    # 将生成的 token_ids 转换为文本
    generated_text = model.tokenizer.decode(token_ids.numpy().squeeze().tolist())
    return generated_text

# 测试文本生成模型
generated_text = generate_text(model=generator, prompt='PaddlePaddle is', max_len=20, temperature=0.7)
print(generated_text)

代码中使用了 PaddleNLP 模块中的 `GPT2Model` 和 `GPT2ForPretraining` 类，分别表示 GPT-2 预训练模型和 GPT-2 文本生成模型。首先加载 GPT-2 预训练模型，然后使用其 decoder 部分作为文本生成模型的主体部分。代码中还定义了一个 `generate_text` 方法，用于生成文本。在方法中，首先将 prompt 转换为 token_ids，然后使用文本生成模型生成文本，最后将生成的 token_ids 转换为文本。