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from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
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# Chargement du modèle GPT-2 et le tokenizer
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model_name = "gpt2"
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tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
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6 |
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model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
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7 |
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8 |
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#Le prompt
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9 |
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prompt = "Au début du 21ème siècle, les humains ont découvert une nouvelle technologie"
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# Encodage du prompt pour l'entrée dans le modèle
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inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
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# Générer du texte par exemple 100 tokens
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output = model.generate(
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inputs,
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max_length=100,
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num_return_sequences=1,
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do_sample = True,
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temperature = 0.7,
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top_k = 50,
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top_p = 0.95
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)
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# Décodage de la génération en texte compréhensible
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generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
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#Affichage
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print(generated_text)
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