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egonrp/gpt2-wikiwriter-medium-portuguese
gpt2-wikiwriter-medium-portuguese is a text generation model from egonrp. Use it when you need the model to write or continue text. It is set up for transformers. The card lists the license as mit.
Este modelo foi treinado por Erick Fonseca e apresentado em seu excelente artigo Ensinando português ao GPT-2. O modelo original disponibilizado publicamente foi convertido para um formato mais amigável ao HF Transfor…
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From the Hugging Face model README
Este modelo foi treinado por Erick Fonseca e apresentado em seu excelente artigo Ensinando português ao GPT-2. O modelo original disponibilizado publicamente foi convertido para um formato mais amigável ao HF Transformers para benefício de todos.
Artigo: https://medium.com/ensina-ai/ensinando-portugu%C3%AAs-ao-gpt-2-d4aa4aa29e1d
Modelo original: https://drive.google.com/open?id=1LM3i0Tolure_3IjvZWpgfHZK4aH5EF37
Autor do Modelo: Erick Rocha Fonseca
Exemplo de uso:
$ python.exe
>>> from transformers import pipeline, set_seed
>>> set_seed(42)
>>> generator = pipeline('text-generation', model="egonrp/gpt2-wikiwriter-medium-portuguese")
>>> result = generator('"Armored Warfare" é', max_length=50, num_return_sequences=1)
>>> print(result)
[{'generated_text': '"Armored Warfare" é um jogo eletrônico de ação-aventura desenvolvido pela Rockstar Games e publicado pela Rockstar Games. O jogo é baseado no j'}]
Os comandos abaixo foram executados para a conversão do modelo original:
# Convertendo o modelo TensorFlow gerado com "gpt_2_simple" para PyTorch:
$ pip install transformers==4.26.1 tensorflow torch==1.13.1
$ transformers-cli convert --model_type gpt2 --tf_checkpoint C:\dev\checkpoint-wiki\run1 --pytorch_dump_output C:\dev\checkpoint-wiki\model_out --config C:\dev\checkpoint-wiki\run1\hparams.json
# Gerando os arquivos "tokenizer.json" e "vocab.json":
$ cd C:\dev\checkpoint-wiki\model_out
$ python.exe
>>> from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2TokenizerFast
>>> tokenizer = GPT2Tokenizer(r"C:\dev\checkpoint-wiki\run1\encoder.json", r"C:\dev\checkpoint-wiki\run1\vocab.bpe")
>>> tokenizer.save_vocabulary(r"C:\dev\checkpoint-wiki\model_out")
>>> tokenizer_fast = GPT2TokenizerFast(__slow_tokenizer=tokenizer, from_slow=True)
>>> tokenizer_fast._tokenizer.save("tokenizer.json")