与GPT-J语言模型互动的文本生成和多语言分类API
介绍了通过API与GPT-J语言模型进行互动,支持文本生成和多语言文本分类,包括Python和Bash示例、公开API接口、Streamlit应用和独立API文档。提供 了在TPU VM上设置服务器和部署Streamlit仪表板的详细指南。
gpt-j-api 是一个用来与 GPT-J 语言模型及其变体进行交互的 API 项目。用户可以通过两种方式使用和测试这个强大的语言模型:
此项目提供了一些无需认证的公开 API 接口,供用户方便地进行文本处理及分类操作。
用户可以通过 POST /generate/
接口请求生成文本。
用户可以通过 POST /classify/
接口进行跨语言文本分类。
用户可以通过几种简单的方式调用 API:
Python 代码调用:
文本生成示例:
import requests context = ("In a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living " "in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. " "Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English.") payload = { "context": context, "token_max_length": 512, "temperature": 1.0, "top_p": 0.9, } response = requests.post("http://api.vicgalle.net:5000/generate", params=payload).json() print(response)
零样本分类示例:
import requests payload = { "sequence": "The movie started slow, but in the end was absolutely amazing!", "labels": "positive,neutral,negative" } response = requests.post("http://api.vicgalle.net:5000/classify", params=payload).json() print(response)
Bash 命令调用:
使用命令行通过 curl
调用生成文本:
curl -X 'POST' \ 'http://api.vicgalle.net:5000/generate?context=In%20a%20shocking%20finding%2C%20scientists%20discovered%20a%20herd%20of%20unicorns%20living%20in%20a%20remote%2C%20previously%20unexplored%20valley%2C%20in%20the%20Andes%20Mountains.%20Even%20more%20surprising%20to%20the%20researchers%20was%20the%20fact%20that%20the%20unicorns%20spoke%20perfect%20English.&token_max_length=512&temperature=1&top_p=0.9' \ -H 'accept: application/json' \ -d ''
此项目可以在 TPU VM 上运行,支持 v2-8 和 v3-8 型号。部署步骤如下:
安装项目所需的依赖项及获取模型权重:
python3 -m pip install -r requirements.txt
wget https://the-eye.eu/public/AI/GPT-J-6B/step_383500_slim.tar.zstd
sudo apt install zstd
tar -I zstd -xf step_383500_slim.tar.zstd
rm step_383500_slim.tar.zstd
运行服务:
python3 serve.py
此后,可以通过访问 http://localhost:5000/docs 来使用 API。
运行以下命令以启动 Streamlit 仪表盘:
python3 -m streamlit run streamlit_app.py --server.port 8000
如有请求或疑问,可以联系 vgallegoalcala at gmail dot com
。
特别感谢以下赞助此项目的人员:
感谢 TPU Research Cloud 的支持。
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