五行代码玩转GPT-2，新加坡高中生开源轻量级GPT-2“客户端”

鱼羊 发自 凹非寺

OpenAI会讲故事的文本生成模型GPT-2，现在有了更易用的封装版本。

轻松上手，轻量级，速度快。这就是这只名叫gpt2-client的包装器的突出特性。

作者小哥 Rishabh Anand 表示，gpt2-client 简化了整个文本生成过程，有了它，任何人都可以毫不费力地开始使用文本生成模型。

Rishabh Anand 小哥来自新加坡国家初级学院，是的你没看错，这是一位高中生。

五行代码文本生成

gpt2-client 是 GPT-2 原始仓库的包装器。OpenAI 带来的功能，gpt2-client 一样能实现，并且这个“客户端”更具可访问性，可理解性，也更加易用。

不管是 117M（小型）GPT-2 模型，还是拥有15亿参数的 345M（中型）GPT-2 模型，都能在五行代码以内轻松玩转。还能用轻松适配自定义数据集。

就像这样。

实测几分钟之后，GPT-2就开始编故事了。

而原来，单单准备模型就需要三行代码：

git clone http://github.com/nshepperd/gpt -2

pip install -r requirements.txt

python download_model.py 117M

难怪网友会说，这真是令人难以置信：

Rishabh Anand 还放出了 Colab 在线 Demo，涵盖了gpt2-client的基本功能，打开浏览器即可食用。

一起来看看效果。

输入一个提示：In latest news（最新消息）

Enter a prompt got GPT-2 >> In latest news

prompt: In latest news

Generating sample…

————————————SAMPLE————————————

[‘ Zeta-Jones/The Washington PostSen.

泽塔琼斯/华盛顿邮报。

Bernie Sanders and House Minority Leader Nancy Pelosi made their remarks in response to a question on the role religion played in the 2016 election.”We were talking about religious liberty and we saw that in our country, and my faith,”

波尼·桑德斯和众议院少数党领袖南希·佩洛西在回答关于宗教在2016年大选中扮演的角色的问题时发表了上述言论。“我们谈论的是宗教自由，我们在我们国家和我的信仰中看到了这一点，”

…

Watch the video below, via MSNBC, at the top of the post.

观看帖子顶部 MSNBC 的视频。

One of my favorite things about the summer months is when I start going through a few pictures with some friends of mine. It means a lot that I’m having this crazy-easy weekend where I have some friends in the house and have this friend and all these interesting things going on. This is especially fun for me because I have no idea what’s going on but I keep thinking in a pretty good way how we should all be doing something together.

夏天的几个月里，我最喜欢的事情之一是和我的朋友们一起拍照。这意味着很多：我有一个疯狂的周末，我的一些朋友们在我家里，我拥有朋友和所有这些有趣的事情。这对我来说特别有趣，因为我不知道发生了什么，但我一直在思考我们如何用精彩的方式一起做些事。

…]

食用指南

想要亲自体验一下 gpt2-client，并不困难。

Python 版本 ≥ 3.5，TensorFlow 版本 ≥ 1.X，就能得到完美支持。如果选择Python 2.X，那么可能需要重新安装或升级某一些库。

首先，还是 pip 安装：

pip install gpt2-client

下载模型权重和检查点：

fromgpt2_client importGPT2Client

gpt2 = GPT2Client（’ 117M’, save_dir = ‘models’） # 想用 345M 模型，就换成 ‘345M’

gpt2.download_model（force_download = False） # 使用缓存（如果有）。将 force_download 设置成 true 能重新下载文件

经过这一步，当前工作目录中会生成一个名为 models 的新目录，并下载模型所需的权重，检查点，模型 JSON 和超参数。一旦调用了download_model函数，就假设文件已经在 models 目录中下载完成，无需再次调用。

接着就可以开始生成文本了：

fromgpt2_client importGPT2Client

gpt2 = GPT2Client（ 117M’） # 可以是 345M

gpt2.generate (interactive= True) # 要求用户输入提示

gpt2.generate (n_samples= 4) # 生成 4 个文本片段

text = gpt.generate (return_text= True) # 生成文本并返回 array

gpt2.generate (interactive= True, n_samples= 3) #每次都有不同提示

生成选项非常灵活，可以根据需要生成的文本类型进行混合和匹配。

最后，根据自定义数据集微调 GPT-2。

fromgpt2_client importGPT2Client

gpt2 = GPT2Client (‘ 117M’)

my_corpus = ‘./data/shakespeare.txt’

custom_text = gpt2.finetune (my_corpus, return_text = True) # 加载自定义数据集

这一步最好是用上 GPU 或 TPU，也可以试试Google Colab。

最后，再多说一句，Rishabh Anand 小哥还是个写博客小能手，感兴趣的话可以 follow 他哟。