【源码】基于Python和PyTorch的Creek自然语言生成模型

项目简介

本项目是基于Python和PyTorch构建的深度学习模型，名为“Creek”，专注于自然语言生成任务。它采用Transformer架构，集成RoPE（Rotary Position Embedding）技术以优化自注意力机制，增强模型对位置信息的处理能力，同时配备自定义分词器用于处理文本数据。

项目的主要特性和功能

1. 基于Transformer的模型架构：采用Transformer架构，适用于序列到序列任务，在自然语言处理领域表现出色。
2. RoPE技术：集成RoPE技术，提升自注意力机制对序列中词之间相对位置信息的处理能力。
3. 自定义分词器：包含CreekTokenizerFast自定义分词器，可将文本数据转换为模型可理解的格式。
4. 多功能模型类：具有creekModel、creekForCausalLM等多个类，用于实现模型的训练和生成任务。
5. 流式处理：支持流式处理，可处理大规模文本数据输入，适用于长文本处理或实时生成任务。

安装使用步骤

1. 环境配置：确保已安装Python和PyTorch环境，以及所有必要的库和模块。
2. 数据准备：准备用于训练模型的文本数据。
3. 模型训练：使用model_init/model_init.py中的init_creek函数初始化模型并训练。
4. 模型评估：使用验证数据集评估模型性能。
5. 模型使用：模型训练完成后，通过online_app.py中的Web应用界面与模型交互，生成文本。

注意，具体安装和配置步骤可能因环境而异，建议参考项目的README文件和代码文档获取详细安装指南。由于Creek模型使用了预训练的大模型，资源占用高，运行前请确保硬件环境能满足模型要求。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】