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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()