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()