怎么获得训练模型的.pt和.yaml文件

要获得训练模型的.pt和.yaml文件，你需要进行以下操作：

1. 安装PyTorch和transformers库。
2. 下载并准备好你的数据集。
3. 编写一个脚本来训练模型并将其保存为.pt文件。
4. 编写一个脚本来生成模型的配置文件，包括模型的架构、超参数等，并将其保存为.yaml文件。

以下是一个示例脚本，用于训练一个基于GPT-2的文本生成模型，并将模型保存为.pt和.yaml文件：

import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载数据集和tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
text = 'your training dataset'

# 将数据集编码为token
input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt')

# 初始化模型并训练
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
outputs = model(input_ids, labels=input_ids)
loss = outputs.loss
loss.backward()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

# 生成模型的配置文件
model_config = model.config.to_dict()
with open('model.yaml', 'w') as f:
    yaml.dump(model_config, f)

请注意，这只是一个示例脚本，你需要根据你的数据集和模型来修改它。同时，你也可以使用其他模型和tokenizer来训练和保存模型。