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Instalação, Configuração e Treinamento do ChatGPT em Python

Introdução

O ChatGPT da OpenAI é uma ferramenta poderosa para criar chatbots inteligentes em Python. Vamos aprender como instalar, configurar e treinar um modelo ChatGPT em seus projetos Python.

Instalação do SDK do OpenAI

Para começar, você precisa instalar o SDK do OpenAI. Abra o terminal e execute o seguinte comando:

pip install openai

Gerando a Chave de API

Você precisa gerar uma chave de API para acessar a API do ChatGPT. Acesse a plataforma da OpenAI, crie uma conta e gere sua chave de API:

import openai
openai.api_key = 'SUA_CHAVE_DE_API'

Configuração Básica

Carregar Modelo e Tokenizador:

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt-3.5-turbo"  # ou gpt2, dependendo do modelo que você deseja usar
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

Tokenização de Texto:

text = "Olá, mundo!"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

Uso Inicial

Geração de Texto Simples:

prompt = "Era uma vez"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=50)
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

Tradução de Texto:

from transformers import MarianMTModel, MarianTokenizer

model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-fr"
tokenizer = MarianTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MarianMTModel.from_pretrained(model_name)

src_text = "This is a test sentence."
translated_tokens = model.generate(**tokenizer(src_text, return_tensors="pt", padding=True))
translated_text = tokenizer.decode(translated_tokens[0], skip_special_tokens=True)
print(translated_text)

Treinamento do Modelo

Preparação dos Dados: Você precisa de um conjunto de dados para treinar o modelo. Normalmente, esses dados são grandes coleções de texto.
```
from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("wikitext", "wikitext-103-raw-v1")
```

Treinamento com Hugging Face Transformers:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=dataset["train"],
    eval_dataset=dataset["validation"]
)

trainer.train()

Referências e Tutoriais

Para mais detalhes e tutoriais avançados, você pode conferir os seguintes links:

Instalação, Configuração e Treinamento do ChatGPT em Python

Instalação, Configuração e Treinamento do ChatGPT em Python