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近些年来随着ChatGPT的火热,越来越多的文本生成模型有了大展拳脚的机会,这会成为未来智能社会向前发展的趋势。
前端可视化展示:模块包(streamlit)
我们可以用python的第三方模块包streamlit简单便捷的画出一个问题/答案的页面,该页面可以实现从输入到输出的全流程管理。
b. 后端模型:gpt2-chinese-cluecorpussmall
我们可以在网上找一些已经训练好的成熟的预训练模型(类似于gpt2-chinese-cluecorpussmall),通过这个模型可以实现根据输入的文本自动生成相应内容的功能
c. 前后端联动
文本生成模型在以后的工作和生活中会起到很大的作用,大家可以打开思路保持好奇心,不断的探索NLP自然语言处理给人类带来的无穷妙用。
附代码:
- from transformers import BertTokenizer, GPT2LMHeadModel, TextGenerationPipeline
- import streamlit as st
-
- input_value = st.text_input(label='文本提示:',value='')
- if input_value:
- tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
- model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
- text_generator = TextGenerationPipeline(model, tokenizer)
- text = text_generator(input_value, max_length=300, do_sample=True)[0]['generated_text']
- else:
- text = ''
- st.text_area(label='生成文本:',value=text)
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