从零构建属于自己的GPT系列6：模型本地化部署2（文本生成函数解读、模型本地化部署、文本生成文本网页展示、代码逐行解读）

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从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
从零构建属于自己的GPT系列2：模型训练1
从零构建属于自己的GPT系列3：模型训练2
从零构建属于自己的GPT系列4：模型训练3
从零构建属于自己的GPT系列5：模型部署1
从零构建属于自己的GPT系列6：模型部署2

5 writer函数

writer()实际上相当于main函数，这里是依次整个任务的运行控制都在这里，前面的那些函数都是在这里进行调用

def writer():st.markdown( """ ### 杨卓越定制化GPT生成模型 """ )st.sidebar.subheader("配置参数")generate_max_len = st.sidebar.number_input("generate_max_len", min_value=0, max_value=512, value=32, step=1)top_k = st.sidebar.slider("top_k", min_value=0, max_value=10, value=3, step=1)top_p = st.sidebar.number_input("top_p", min_value=0.0, max_value=1.0, value=0.95, step=0.01)temperature = st.sidebar.number_input("temperature", min_value=0.0, max_value=100.0, value=1.0, step=0.1)

1. writer函数
2. 这几行表示的是网页界面的标题，你可以自己更改成任意标题
3. 在 Streamlit 应用程序的侧边栏中创建一个名为 “配置参数” 的子标题，通常用于告知用户这部分侧边栏包含了一些可以配置的参数或选项
4. Streamlit 包的子功能，设置一个进度条，可以进行进度条的拖拽，用户可以自己设置生成文本最长的长度
5. 创建了一个滑块，用于选择 top_k 的值
6. 创建了一个数字输入框，用于设置 top_p 的值
7. 创建了一个数字输入框用于调节 temperature 参数

这些参数通常用于控制文本生成过程，如控制生成文本的最大长度 (generate_max_len)、控制候选词汇的多样性 (top_k 和 top_p) 以及调节生成的随机性 (temperature)。通过这些控件，用户可以交互式地调整这些参数，从而影响模型的生成结果。

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('--generate_max_len', default=generate_max_len, type=int, help='生成标题的最大长度')
parser.add_argument('--top_k', default=top_k, type=float, help='解码时保留概率最高的多少个标记')
parser.add_argument('--top_p', default=top_p, type=float, help='解码时保留概率累加大于多少的标记')
parser.add_argument('--max_len', type=int, default=512, help='输入模型的最大长度，要比config中n_ctx小')
parser.add_argument('--temperature', type=float, default=temperature, help='输入模型的最大长度，要比config中n_ctx小')
args = parser.parse_args()

这些都是对应的上面那些进度条的命令行参数，先通过创建的命令行参数指定了有哪些参数，然后再经过那些进度条捕捉到命令行参数

    context = st.text_area("主内容", max_chars=512)title = st.text_area("副内容", max_chars=512)if st.button("点我生成结果"):start_message = st.empty()start_message.write("自毁程序启动中请稍等 10.9.8.7 ...")start_time = time.time()result = predict_one_sample(model, tokenizer, device, args, title, context)end_time = time.time()start_message.write("生成完成，耗时{}s".format(end_time - start_time))st.text_area("生成结果", value=result, key=None)else:st.stop()

1. 输入的文本
2. 输入的文本2，两者区别是可以输入两条而已，也可以只输入一条，不会在生成的结果中有区别对待，实际上会将两个输入文本连接到一起
3. 一个网页界面的按钮，点击开始生成结果
4. 先清空之前生成的所有内容
5. 清空过程中，打印的一些内容
6. 记录当前时间戳
7. 通过前面的生成样本的函数得到生成的所有文本
8. 记录结束时间戳
9. 打印出生成的用时
10. 展示生成结果
11. 没有点击生成按钮
12. 就停止运行程序

6 生成效果展示

6.1 生成过程解读

1. 打开prompt，先切换到项目的盘

A:

2. cd到项目地址

cd A:\GPT

3. 切换到对应的python环境

activate pytorch

4. 启动网页脚本

streamlit run app.py

5. 没有异常的话，命令行会出现下面信息
   
6. 弹出网页界面
   
7. 输入文本，点击生成，得到生成结果
   

6.2 相关可手动调节参数解读

1. generate_max_len：能够生成的文本的最大长度，最大可以设置成200
2. top_k：对每一个生成词，可以有一些多样性
3. top_p：累加概率的采样，累加概率值，设置的大一下生成的词多样性会大一些
4. temperature：也是如此，调整多样性的

从零构建属于自己的GPT系列1：数据预处理
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