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config.json: Fichier de configuration du modèle, décrivant les paramètres du modèle GPT-2 utilisé.weights.h5: Fichier contenant les poids du modèle entraîné.tokenizer.py: Script de tokenizer utilisé pour prétraiter les données d'entrée du modèle.README.md: Ce fichier, contenant des informations sur le projet, son fonctionnement et son utilisation.config.json et weights.h5 dans un script Python à l'aide de la bibliothèque Hugging Face Transformers. Utilisez le script de tokenizer fourni (tokenizer.py) pour prétraiter les données d'entrée avant de les passer au modèle.1from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
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3# Charger le tokenizer et le modèle
4tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
5model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("path/to/model/directory")
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7# Prétraiter les données d'entrée
8input_text = "Qu'est-ce que le bonheur pour toi ?"
9input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
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11# Générer une question philosophique ou méditative
12output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
13output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
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15print("Question générée:", output_text)