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以五行代码玩转GPT⑵：新加坡高中生开源轻量级GPT⑵“客户端”

正如我们之前在量子位上报道的那样，OpenAI的GPT⑵模型是一个非常利害的文本生成模型，但是需要使用者具有一定的编程技能才能使用。好在现在有了一个更加简单易用的封装版本——gpt2-client。这个名叫gpt2-client的包装器使得使用GPT⑵模型变得非常简单，只需要五行代码就能够轻松上手。

这个gpt2-client是由新加坡国家低级学院的高中生Rishabh Anand开发的，他精心设计了这个“客户端”以使其更加易于访问和理解。不管是GPT⑵的117M模型或者更庞大的345M模型，都可以在不到五行代码的情况下轻松使用。使用gpt2-client，用户还可以轻松地适配自定义数据集。

那末，该怎样使用gpt2-client呢？首先，安装gpt2-client需要Python版本大于等于3.5，并且需要安装TensorFlow版本大于等于1.X。然后，使用pip安装gpt2-client：

“`
pip install gpt2-client
“`

接下来，下载模型权重和检查点。使用以下代码：

“`
from gpt2_client import GPT2Client
gpt2 = GPT2Client(‘117M’, save_dir=‘models’)
gpt2.download_model(force_download=False)
“`

运行这段代码后，当前工作目录中将会生成一个名为“models”的新目录，并且下载所需的模型权重、检查点、模型JSON和超参数。每次调用`download_model()`函数时，将不再重复下载模型文件。

接下来，您可以开始生成文本了。使用以下代码：

“`
from gpt2_client import GPT2Client
gpt2 = GPT2Client(117M’)
gpt2.generate(interactive=True) # 要求用户输入提示
gpt2.generate(n_samples=4) # 生成4个文本片断
text = gpt.generate(return_text=True) # 生成文本并返回数组
gpt2.generate(interactive=True, n_samples=3) # 每次都有区别提示
“`

`generate()`函数非常灵活，可以根据需要生成区别类型的文本。您还可以根据自定义数据集微调GPT⑵模型。使用以下代码：

“`
from gpt2_client import GPT2Client
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
“`

最好使用GPU或TPU来完成这一步骤，您也能够尝试使用Google Colab。

最后，我还想补充一点，Rishabh Anand或者个写博客的高手，如果你对他感兴趣的话可以关注一下他的博客。

总的来讲，gpt2-client是一个非常方便易用的GPT⑵模型“客户端”，只需要五行代码就能够轻松上手，而且还支持自定义数据集的适配。如果您对GPT⑵模型感兴趣，无妨试试gpt2-client，相信您会有一个愉快的体验。

原文链接：[五行代码玩转GPT⑵，新加坡高中生开源轻量级GPT⑵“客户端”](https://www.qbitai.com/2023/08/12/122527.html)

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