鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
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 newsGenerating 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：
from gpt2_client import GPT2Client
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：
from gpt2_client import GPT2Client
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。
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
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。
传送门
GitHub地址：
https://github.com/rish-16/gpt2client
Colab在线调教地址：
https://colab.research.google.com/drive/1RZwp1n6XeWxvhBjt1e3ATSOy4Mj9GEEl
Rishabh Anand 博客：
https://medium.com/@mail.rishabh.anand
— 完 —
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