基于 colab 运行的 ChatGPT ⬇️
：https://github.com/camenduru/text-generation-webui-colab
基于 huggingface 运行的生成式文本⬇️
：https://huggingface.co/chavinlo/gpt4-x-alpaca?text=Once+upon+a+time%2C
（以上由于模型太大，需运行到 colab）
当代人的生活离不开大量的文字，例如社交媒体、搜索引擎、电子邮件等等。随着机器学习的发展，大型语言模型（Large Language Model，简称LLM）逐渐成为一种热门的技术，可以用于各种自然语言处理任务，例如文本生成、摘要、翻译和问答。本文将介绍如何在Colab上使用LLM来生成文本，并提供一些技巧和注意事项。
什么是Colab？
Colab是Google提供的免费云端的Jupyter笔记本服务，允许用户执行Python代码，并以交互方式进行编辑和运行。Colab可以免费提供GPU或TPU，响应速度较快，可以轻松地运行大型机器学习模型。当然，如果您需要更高的计算速度和灵活性，可以使用云服务器来进行训练和部署。
什么是Gradio？
Gradio是一个开源的Web UI库，可以帮助您快速构建简单的交互式应用程序。Gradio使得我们可以快速地创建一个Web界面，并与Colab集成，使得我们可以直接在Colab上运行该界面。例如，我们可以实现一个基于文本生成的UI，将用户输入提示作为输入，并生成文本作为输出。
使用Colab和Gradio运行LLM
以下是使用Colab和Gradio来运行LLM的步骤：
第1步：打开Colab
首先，打开 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb。如果您还没有Google帐号，请注册一个。
第2步：导入库
该代码库需要TensorFlow、Transformers和Gradio库的支持。在Colab中，您可以使用以下命令来安装它们：
!pip install tensorflow transformers gradio
第3步：下载并运行文本生成脚本
下一步，您需要下载并运行文本生成脚本。在Colab中，您可以使用以下命令来下载并执行它们：
!curl -o generate_text.py https://raw.githubusercontent.com/oobabooga/text-generation-webui/master/generate_text.py !python generate_text.py
该命令将下载名为 generate_text.py 的Python脚本，并运行它以生成文本。
第4步：使用Gradio Web UI
接下来，我们要使用Gradio构建一个交互式Web UI。您可以将以下代码复制到新单元格中：
import gradio as gr
import tensorflow as tf
from transformers import GPT2Tokenizer, TFGPT2LMHeadModel
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(“gpt2”)
model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained(“gpt2”, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
def generate_text(inp):
input_ids = tokenizer.encode(inp, return_tensors=’tf’)
beam_output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
output = tokenizer.decode(beam_output[0], skip_special_tokens=True)
return output
input_text = gr.inputs.Textbox(lines=7, label=”Input Text”)
output_text = gr.outputs.Textbox(label=”Output Text”)
gr.Interface(fn=generate_text, inputs=input_text, outputs=output_text, title=”GPT-2 Text Generation”, description=”Generates text from a given prompt using the GPT-2 model.”).launch()
该代码将创建一个调用GPT-2模型的Gradio Web UI，允许您在文本框中输入提示并生成文本作为输出。
技巧和注意事项
内存和GPU限制
在Colab上运行大型语言模型时，会受到内存和GPU限制。因此，我们需要注意这些限制来优化模型的性能。例如，可以尝试使用更小的批次大小（batch size）以减少内存使用，并使用低精度（lower precision）浮点数运算来加速GPU运算。
快速调整参数
Colab提供了快速执行和修改代码的便利，这意味着您可以随时调整模型的参数并立即查看结果。例如，您可以更改生成的文本的长度、生成的句子数量、生成的beam size（束搜索大小），或更改固定的前缀。
使用缓存模型
由于Colab的底层VM可能会在几个小时后被重置，因此将模型和数据存储在云存储空间中，并在需要时进行下载，是一个比较好的做法。这将确保您每次运行代码时都可以使用最新的模型，并且可以避免对Colab内存的限制。
加载预训练模型
在运行语言模型之前，需要加载预训练模型及相关的tokenizer。可以下载预训练模型和相应的tokenizer来进行调用。在加载模型和tokenizer时，可以选择使用HuggingFace的transformers库，这个库提供了各种预训练模型和tokenizer的实现。
总之，在Colab上运行大型语言模型可能会比在本地机器上更方便和经济。要成功运行，您需要遵循特定的规则和技巧以优化模型的性能并处理Colab的限制。同时，可以利用Colab的优点，例如快速调整参数和执行代码，来进行更快的模型迭代和实验。
如果您想进一步了解LLM的内容，请参阅这篇文章 – 从GPT到T5，如何使用大型语言模型？
如果您想了解使用Gradio构建交互式应用程序的内容，请参阅这篇文章 – 使用Gradio构建交互式Web应用程序
总之，Colab和Gradio让我们能够更加方便地进行大型语言模型的实验和部署。我们可以通过本文介绍的步骤和技巧，在Colab上运行大型语言模型，并通过Gradio构建交互式Web应用程序。