Create a.python

a.python

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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()