| 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() | |