AI說書 - 從0開始 - 187 | 製作 Inference 函數

我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。

整理目前手上有的素材：

• AI說書 - 從0開始 - 180 | RoBERTa 預訓練前言：RoBERTa 預訓練前言
• AI說書 - 從0開始 - 181 | 預訓練模型資料下載與相關依賴準備：預訓練模型資料下載與相關依賴準備
• AI說書 - 從0開始 - 182 | 資料清洗：資料清洗
• AI說書 - 從0開始 - 183 | 初始化模型與 Tokenizer：初始化模型與 Tokenizer
• AI說書 - 從0開始 - 184 | 訓練 & 驗證資料集切割：訓練 & 驗證資料集切割
• AI說書 - 從0開始 - 185 | 初始化 Trainer：撰寫 Training Argument 並初始化 Trainer
• AI說書 - 從0開始 - 186 | 訓練並儲存模型：訓練並儲存模型

模型訓練完也執行完儲存的動作後，現在要來製作一個 Inference 函數，方便後續使用：

from transformers import RobertaConfig, RobertaForCausalLM 
from transformers import RobertaTokenizer

tokenizer = RobertaTokenizer.from_pretrained('roberta-base') 
model = RobertaForCausalLM.from_pretrained(model_path)

def generate_response(prompt):
	inputs = tokenizer(prompt, return_tensors = "pt", max_length = 50, truncation = True)
	output = model.generate(**inputs, max_length = 200, temperature = 0.9, num_return_sequences = 1)
	generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens = True)
	return generated_text