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from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
# Aquí deberás ajustar el proceso de entrenamiento con tus datos y configuraciones específicas.
# Puede requerir el uso de GPU y mucho tiempo para entrenar un modelo potente.
# Ejemplo de entrenamiento (usando Hugging Face's `Trainer` API)
from transformers import Trainer, TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
output_dir='./results', # directorio de salida
num_train_epochs=3, # número de épocas
per_device_train_batch_size=4, # tamaño del lote por dispositivo
save_steps=500, # guardar el modelo cada ciertos pasos
save_total_limit=2 # número máximo de modelos guardados
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=... # aquí proporciona tu conjunto de datos de entrenamiento
)
trainer.train()
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