用huggingface写一个GPT3推理代码，要求：用python写，要直接输出可以正确执行的代码

import transformers

tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# Sample input
input_text = '今天是'

# Encode the input
indexed_tokens = tokenizer.encode(input_text)

# Convert indexed tokens in a PyTorch tensor
tokens_tensor = torch.tensor([indexed_tokens])

# Predict next token
with torch.no_grad():
outputs = model(tokens_tensor)
predictions = outputs[0]

# Get the predicted next sub-word
predicted_index = torch.argmax(predictions[0, -1, :]).item()
predicted_text = tokenizer.decode(indexed_tokens + [predicted_index])

print(predicted_text)

相关问题

huggingface模型推理

Hugging Face是一个自然语言处理（NLP）模型工具库的开源社区。它提供了一个名为Transformers的Python库，用于训练、使用和部署各种预训练的NLP模型。

在Hugging Face中进行模型推理的一种常见方式是使用预训练的模型进行文本生成或文本分类任务。首先，你需要选择一个适合你任务的预训练模型，例如BERT、GPT等。然后，使用Hugging Face提供的模型加载方法将模型加载到内存中。

一旦模型加载完成，你可以使用模型的generate方法来生成文本，或者使用模型的predict方法进行文本分类。对于生成文本任务，你可以提供一个输入文本，然后模型会根据输入生成相应的输出。对于文本分类任务，你可以提供一个输入文本，然后模型会返回该文本所属的类别。

以下是使用Hugging Face进行模型推理的一般步骤：
1. 选择适合你任务的预训练模型。
2. 使用Hugging Face提供的模型加载方法将模型加载到内存中。
3. 根据你的任务需求，使用generate方法生成文本或使用predict方法进行文本分类。
4. 处理模型的输出结果，并根据需要进行后续操作。

使用huggingface项目

当使用 Huggingface 项目时，你可以按照以下步骤进行：

1. 安装 Huggingface 库：你可以使用 pip 安装 Huggingface 库，命令如下：

   pip install transformers

2. 导入所需的类和函数：根据你的需求，导入 transformers 库中的相关类和函数。例如，如果你想使用预训练的 GPT 模型，可以导入 GPTModel 和 GPTTokenizer：

   from transformers import GPTModel, GPTTokenizer

3. 加载预训练模型和分词器：使用预训练模型和分词器来处理文本数据。首先，实例化一个分词器对象，然后使用它来对文本进行分词。接下来，实例化一个模型对象，加载预训练的参数。

   tokenizer = GPTTokenizer.from_pretrained('gpt2')
   model = GPTModel.from_pretrained('gpt2')

4. 处理输入数据：使用分词器对输入文本进行编码，并将其转换为模型可以接受的输入格式。

   input_text = "Hello, how are you?"
   input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)

5. 运行模型：将编码后的输入传递给模型进行推理，并获取输出结果。

   inputs = torch.tensor([input_ids])
   outputs = model(inputs)

6. 解码输出结果：使用分词器对模型输出进行解码，得到可读的文本结果。

   decoded_output = tokenizer.decode(outputs[0])
   print(decoded_output)

这只是 Huggingface 项目的基本用法示例，你可以根据自己的需求和具体情况进行扩展和调整。记得查阅 Huggingface 的官方文档，了解更多详细的用法和功能。