请写一份fine-tune DialoGPT的代码
时间: 2023-03-20 07:01:31 浏览: 200
好的,以下是fine-tune DialoGPT的基本代码框架,供参考:
```
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, Trainer, TrainingArguments
# 加载模型和分词器
model_name = "microsoft/DialoGPT-large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 准备数据
train_dataset = torch.load("train_dataset.pt")
valid_dataset = torch.load("valid_dataset.pt")
# 训练参数
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=5,
per_device_train_batch_size=1,
per_device_eval_batch_size=1,
warmup_steps=500,
weight_decay=0.01,
logging_dir='./logs',
logging_steps=500,
evaluation_strategy="steps",
eval_steps=500,
save_strategy="steps",
save_steps=500,
)
# 定义训练器
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
eval_dataset=valid_dataset,
)
# fine-tune 模型
trainer.train()
# 保存 fine-tuned 模型
trainer.save_model("fine_tuned_DialoGPT")
```
请注意,上述代码中的`train_dataset`和`valid_dataset`是预处理好的对话数据集,需要自行准备。在训练参数部分,您可以根据自己的需求进行修改。另外,如果您需要使用GPU进行训练,请在`TrainingArguments`中添加`device='cuda'`参数。
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