注册好的公司多久能查到,注册好的商标怎么使用,注册好分期会不会有事,注册好公司后一年要多少维护费

本篇文章给大家谈谈openai注册，以及openai注册后怎么使用对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、一个手机号可以注册几个openai账号
• 2、中国谷歌账号可以注册openai吗
• 3、openai一个手机号能注册几个

一个手机号可以注册多个OpenAI账号,但每个账号只能关联一个手机号。

是的，中国用户可以注册OpenAI账号，但是需要填写国外地址信息，否则账号将会被封禁。

不能，一个手机号只能注册一个OpenAI账号。OpenAI是一家人工智能研究机构，致力于将人工智能的发展带入新阶段。该机构旨在通过开发各种应用来促进人与计算机之间的协作，从而使得AI成为真正的“生产力”。

关于openai注册和openai注册后怎么使用的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

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prompt="?"

input_ids=tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

output=model.generate(input_ids, max_length=100, do_sample=True)

generated_text=tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generated_text)

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from transformers import AutoTokenizer

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

dataset=open("dataset.txt", "r").readlines()

encoded_dataset=[tokenizer.encode(line, add_special_tokens=True) for linein dataset]

У?ChatGPTTokenizerбencoded_dataset?бС?

?Trainer?Trainer?PyTorch?′

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args=TrainingArguments(

output_dir='http://www.0451nkw.com/jiaocheng/results', # ?

e【【微信】】="epoch", # ?epoch

sa【【微信】】=5, # ?5?

learning_rate=2e-5,

per_de【【微信】】e=4,

per_de【【微信】】=4,

num_train_epochs=3,

weight_decay=0.01,

push_to_hub=False,

logging_dir='http://www.0451nkw.com/jiaocheng/logs', # ?

logging_steps=1000,

load_best_model_at_end=True,

metric_for_best_model='e【【微信】】',

greater_is_better=False

)

from transformers import AutoModelForCausalLM,DataCollatorForLanguageModeling

model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

trainer=Trainer(

model=model,

args=training_args,

train_dataset=encoded_dataset,

data_collator=DataCollatorForLanguageModeling(tokenizer=tokenizer,mlm=False),

)

trainer.train()

УTrainerЩbatchsizeЩС?

7?

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from transformers import pipeline

pipeline("text-generation", model=model,tokenizer=tokenizer).sa【【微信】】("http://www.0451nkw.com/jiaocheng/my_model/")

Уpipelinemy_modelС?

?′?

from transformers import pipeline, AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("http://www.0451nkw.com/jiaocheng/my_model/")

model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained("http://www.0451nkw.com/jiaocheng/my_model/")

generator=pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer)

output=generator("?", max_length=50, do_sample=True,temperature=0.7)

print(output)

У?pipeline?tokenizer

?pipeline?text-generation?output?Уд

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