本内容由， 集智官方收集发布，仅供参考学习，不代表集智官方赞同其观点或证实其内容的真实性准确性，请勿用于商业用途。

GPT 问答对话模型代码

代码介绍

本代码旨在利用提供的水产养殖问答数据集训练一个GPT-2模型，以实现问答对话功能。我们使用Hugging Face的Transformers库进行模型的加载和微调。代码包括数据加载、预处理、模型训练和保存等步骤，并附有详细的注释。

环境准备

确保安装了以下库：

pip install pandas transformers torch

# 导入必要的库
import pandas as pd
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer, Trainer, TrainingArguments
from torch.utils.data import Dataset

# 加载数据集
df = pd.read_excel('aquaculture_qa_dataset.xlsx')

# 数据预处理
# 合并提问和回答成对话格式
df['dialogue'] = '问：' + df['水产养殖提问'].astype(str) + ' 答：' + df['水产养殖回答'].astype(str)

# 去除空值
df = df.dropna(subset=['dialogue'])

# 加载GPT2 tokenizer和模型
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 自定义Dataset类
class AquacultureQADataset(Dataset):
    def __init__(self, dialogues, tokenizer):
        self.dialogues = dialogues
        self.tokenizer = tokenizer

    def __len__(self):
        return len(self.dialogues)

    def __getitem__(self, idx):
        text = self.dialogues[idx]
        encoding = self.tokenizer.encode_plus(
            text,
            truncation=True,
            padding='max_length',
            max_length=512,
            return_tensors='pt',
        )
        input_ids = encoding['input_ids'].squeeze()
        attention_mask = encoding['attention_mask'].squeeze()
        return {
            'input_ids': input_ids,
            'attention_mask': attention_mask,
            'labels': input_ids,
        }

# 创建数据集实例
dataset = AquacultureQADataset(df['dialogue'].tolist(), tokenizer)

# 设置训练参数
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./aquaculture_gpt2',
    overwrite_output_dir=True,
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=5000,
    save_total_limit=2,
)

# 创建Trainer实例
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset,
)

# 开始训练
trainer.train()

# 保存模型
trainer.save_model('./aquaculture_gpt2')
tokenizer.save_pretrained('./aquaculture_gpt2')

代码注释

1. 数据加载和预处理：使用pandas读取xlsx文件。合并提问和回答成对话格式，便于模型学习对话流程。去除包含空值的记录。
2. 模型和 tokenizer 加载：使用Hugging Face的GPT2Tokenizer和GPT2LMHeadModel。
3. 自定义数据集类：继承Dataset类，重写__init__, __len__, 和 __getitem__方法。在__getitem__中对文本进行编码，设置input_ids和attention_mask。
4. 训练参数设置：使用TrainingArguments设置训练参数，包括输出目录、训练轮数、批次大小等。
5. 训练和保存模型：创建Trainer实例并开始训练。训练完成后保存模型和tokenizer。

注意事项

• 数据清洗：根据数据实际情况，可能需要进一步清洗数据，如去除重复项、处理特殊字符等。
• 计算资源：训练可能需要较多的计算资源，建议使用GPU加速训练。
• 模型微调：根据训练效果，可能需要调整训练参数或数据预处理方法。