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
时间: 2023-02-19 21:14:51 浏览: 71
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
读取huggingface上的预训练模型 代码示例
要读取huggingface上的预训练模型,你可以使用Hugging Face的`transformers`库。下面是一个示例代码,展示了如何使用`transformers`库加载预训练模型:
```python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
# 加载预训练模型的tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("模型名称")
# 加载预训练模型
model = AutoModel.from_pretrained("模型名称")
```
在代码中,你需要将"模型名称"替换为你想要使用的预训练模型的名称,例如"bert-base-uncased"或"gpt2"等。`AutoTokenizer.from_pretrained`函数用于加载预训练模型的tokenizer,而`AutoModel.from_pretrained`函数用于加载预训练模型本身。
一旦你加载了预训练模型和tokenizer,你就可以使用它们进行文本处理和模型推理了。
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。
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