Comment utiliser ChatGPT avec Google Colab

[Sylvain]

Introduction​

L'utilisation de ChatGPT avec Google Colab vous permet d'accéder à une puissante infrastructure de calcul pour entraîner et exécuter des modèles GPT. Cela est particulièrement utile si votre machine locale ne possède pas suffisamment de ressources en termes de puissance de calcul. Voici comment vous pouvez le faire.

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Configuration de l'environnement Google Colab

• Ouvrez votre navigateur et allez sur le site de Google Colab.
• Connectez-vous à votre compte Google si ce n'est pas déjà fait.
• Créez un nouveau carnet en cliquant sur "File" puis "New notebook".

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Installation des dépendances

• Dans une nouvelle cellule, entrez la commande suivante pour installer la bibliothèque Transformers :
  !pip install transformers
• Exécutez la cellule en cliquant sur le bouton de lecture ou en appuyant sur Shift+Enter.

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Importation des modules nécessaires

• Importez les modules nécessaires en exécutant la commande suivante dans une nouvelle cellule :
  import torch from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

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Initialisation du modèle et du tokenizer

• Initialisez le modèle et le tokenizer en ajoutant ce code :
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2") model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

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Utilisation de ChatGPT pour générer du texte

• Pour générer du texte à partir de ChatGPT, utilisez le code suivant :
  input_text = "Hello, how are you?" input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt") with torch.no_grad(): output = model.generate(input_ids, max_length=50) output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
• output_text contiendra la réponse générée par le modèle.

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Avertissement

Assurez-vous de respecter les termes d'utilisation des modèles et des API que vous utilisez. Les modèles de langage comme ChatGPT ont leurs limites et peuvent générer des informations incorrectes ou trompeuses.

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Conclusion​

Vous avez maintenant une idée claire de comment utiliser ChatGPT avec Google Colab. Cela vous permet non seulement d'accéder à des modèles de langage avancés, mais aussi d'utiliser la puissance de calcul de Google pour effectuer des tâches de traitement du langage naturel plus complexes.

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Références​

• Google Colab
• Transformers sur GitHub
• PyTorch