利用 50 行 Python 代码构建一个在线文本生成器！

本指南将引导你学习构建一个自动完成任意输入文本的Web应用程序。作者 |Dev Sharma译者 |苏本如，责编 | 郭芮出品 | CSDN（ID：CSDNnews）以下为译文：在本文中，我们将使用OpenAI的新一代表语言模型GPT-2来建立模型，使用Panel框架来构建web页面的仪表板。本指南分为两部分。在第一部分中，我们将加载我们的模型并编写一个...

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2095人浏览 · 2019-11-01 15:04:53

CSDN资讯 · 2019-11-01 15:04:53 发布

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本指南将引导你学习构建一个自动完成任意输入文本的Web应用程序。

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作者 | Dev Sharma

译者 | 苏本如，责编 | 郭芮

出品 | CSDN（ID：CSDNnews）

以下为译文：

在本文中，我们将使用OpenAI的新一代表语言模型GPT-2来建立模型，使用Panel框架来构建web页面的仪表板。本指南分为两部分。在第一部分中，我们将加载我们的模型并编写一个预测函数。在第二部分中，我们将构建一个web应用程序。

自动生成文本的应用程序示例。我们将构建这个web应用程序的一个更简单的变体。

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准备工作

本教程假设你已经安装了Python 3.7+，并且对语言模型有一定的了解。尽管本教程所涉及的所有步骤都可以在Jupyter之外完成，但是强烈建议你使用jupyter notebook。

我们将使用PyTorch作为我们选择的深度学习库。在PyTorch中，我们将使用transformers库导入预先训练好的OpenGPT-2模型。可以通过在bash命令行中分别输入以下命令来安装这些库：

pip install torch
pip install transformers

对于我们的web应用程序，我们将利用Panel这个窗口容器/框架，这是一个很好的工具，可以被用来从jupyter notebooks或者常规的Python脚本中轻松地创建可维护的仪表板。可以使用以下命令安装Panel：

pip install panel

第一部分：建立模型

OpenAI的GPT是一种基于transformer的语言模型，它在生成类似人类语言的文本方面受到了很多关注。如果你以前没有尝试过，你很可能会在阅读结束时得出同样的观点。

加载模型

首先，我们需要导入所需的包。详情如下：

import numpy as np
import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
from random import choice

接下来，我们将加载OpenGPT2的Tokenizer和语言模型：（如果是第一次运行，可能需要几分钟下载预先训练的模型）

tok = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")

预测函数

在这个阶段，大部分工作已经完成了。因为我们的模型是预先训练过的，所以我们不需要再次训练它或做任何修改。我们只需要编写一个函数，它可以向模型输入文本并生成预测的文本。

def get_pred(text, model, tok, p=0.7):
    input_ids = torch.tensor(tok.encode(text)).unsqueeze(0)
    logits = model(input_ids)[0][:, -1]
    probs = F.softmax(logits, dim=-1).squeeze()
    idxs = torch.argsort(probs, descending=True)
    res, cumsum = [], 0.
    for idx in idxs:
        res.append(idx)
        cumsum += probs[idx]
        if cumsum > p:
            pred_idx = idxs.new_tensor([choice(res)])
            break
    pred = tok.convert_ids_to_tokens(int(pred_idx))
    return tok.convert_tokens_to_string(pred)

这个函数中发生了很多事情。因此，让我们把它分解来看看。首先，我们对input_ids中的输入文本进行标记（tokenize）和编码（encode）。接着，我们要求我们的模型为下一个单词/标记（token）生成一个logits向量。在应用softmax函数并按降序对这些可能的概率结果进行排序之后，我们得到了一个向量idxs，它按各自的概率顺序列出了每个token的索引。

在这个阶段，我们可以选择概率最高的token。但是，我们希望能够混合结果，以便相同的输入文本可以生成各种文本。为此，我们将添加一个随机元素，从最可能的下一个token列表中选择一个随机token。这样的话，我们就不会每次都选择相同的预测token。为了做到这一点，我们采用了Nucleus (Top-p) Sampling 方式。

我们通过循环遍历每个概率来执行此操作，直到循环遍历的所有概率之和大于p（这里的p是一个介于0到1之间的任意数字）。当p被超过前，所有遍历到的token都将被存储在列表res中。一旦p被超过，我们就从这个列表中随机选择一个token。请记住，我们正在遍历的概率列表包含了其按概率排序的索引。注意，p值越高，我们的列表中将包含更多的token。反之亦然。因此，如果每次都希望得到相同的结果，可以将p值设置为0。

现在，让我们测试一下我们的预测函数：

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每次都会有不同的结果，这正是我们所期望的。现在,我们的预测功能准备好了。让我们开始构建我们的Web应用程序吧！

第二部分：构建web应用程序

Panel框架简介

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如果你还不熟悉Panel框架，那请记住，Panel框架可以帮助我们创建一个web仪表板和web应用程序。简而言之，你需要知道的是它有三个主要组件：

Panel：可以包含一个或多个窗格（pane）对象的容器，面板（pane）对象是指文本、图像、图形、小部件等（也可以包含其他panel）；
Pane：任何单个对象，例如文本、图像、数据帧等；
Widget（小部件）：用户可以自行调整的项目，包括文本输入框、滑块、按钮、复选框，等等可以改变窗格的行为的小部件。

下一个也是最后一个你需要知道的事情是：我们有多种方法来定义不同的窗格和小部件之间的交互方式,我们称之为“callback(回调)”。例如，如果按下某个按钮，其他窗格应该如何更新呢？稍后我们将定义一个回调函数来演示它将如何准确地做到这一点。

Web应用程序简介

我们的文本生成器应用程序将有一个输入窗口，以便用户输入他们想要输入的文本。接下来，用户应该能够通过按下按钮生成新的token。在这之后，它将使用我们在第一部分中定义的预测函数来预测新的token来生成新文本。最后，用户应该能够在已经预测的token基础之上继续生成新的文本。

实施

让我们首先导入Panel并创建文本输入小部件：

import panel as pn
pn.extension() # loading panel's extension for jupyter compatibility text_input = pn.widgets.TextInput()

现在，如果在jupyter中执行文本输入，我们将得到以下结果：

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接下来，我们需要一个窗格，它会在越来越多的token生成时存储整个文本：

generated_text = pn.pane.Markdown(object=text_input.value)

注意，这里我们将文本对象设置为text_input的值。我们希望generated_text的值与text_input的值相同，因为我们将要在generated_text之上预测新文本。随着越来越多的token被添加到我们的序列中，我们将继续基于generated_text进行预测，直到用户改变了text_input。一旦用户改变了text_input，这个进程将重新启动。

然而，到这里事情还没有完全结束。尽管generated_text将在开始时接受text_input的值，但如果text_input值发生更改，generated_text值将不会自我更新。为此，我们需要像下面这样将这两个对象链接在一起：

text_input.link(generated_text, value='object')

这里，我们在text_input和generated_text之间形成了单向链接。因此，每当text_input的值发生更改时，generated_text值也将更改为新值。如下所示：

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观察面板中文的text_input和generated_text之间的链接行为。注意：作为组件的pn.Row也是一个面板，即它是一个窗格和小部件的容器。

现在我们有了两个文本对象，让我们来创建按钮小部件：

button = pn.widgets.Button(name="Generate",button_type="primary")

很好，现在我们有了一个按钮，我们只需要把它和我们想要的行为链接起来。为此，我们将编写一个回调函数，该函数将在每次单击按钮时运行：

def click_cb(event):
    pred = get_pred(generated_text.object, model, tok)
    generated_text.object += pred

这里发生了两件事。首先，我们将generated_text作为输入传递给我们之前编写的预测函数，该函数将生成一个新的token。其次，将此token添加到generated_text中。每次新单击按钮时，这个过程都会重复。

到这里，我们仍然需要将按钮单击事件与回调函数绑定在一起。我们可以这样做：

button.on_click(click_cb)

我们现在已经完成了所有小部件、窗格和函数的创建。接下来我们需要做的只是把这些东西放在一个面板里，然后看看会发现什么：

app = pn.Column(text_input, button, generated_text); app

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注：pn.Column与pn.Row类似，它是另一种类型的panel，即小部件、窗格甚至其他panel的容器。

让我们再添加一个标题和一个简短的描述，我们就大功告成了！

title = pn.pane.Markdown("# **Text Generator**")
desc = pn.pane.HTML("<marquee scrollamount='10'><b>Welcome to the text generator! In order to get started, simply enter some starting input text below, click generate a few times and watch it go!</b></marquee>")final_app = pn.Column(title, desc ,app)

服务你的Web应用程序

Panel框架使得服务web应用程序变得非常容易。有两种方法可以用来做这件事。第一个是调用“.show（）”命令。这种方法通常用于调试，如下面所示。它将启动一个新窗口，在这个窗口中，一个名为final_app的 panel将作为一个web应用程序运行。

final_app.show()

而为了让它在生产环境中运行，你需要使用“.servable（）”方法。但是，如果你以类似于show方法的方式运行此操作，你的笔记本上不会出现任何东西，你必须像下面这样在你的笔记本上运行bash脚本：

panel serve --show text_generation_app.ipynb

只要你的笔记本中有以下代码，这个操作将在本地端口上启动你的web应用：

final_app.servable()

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大功告成！

现在，你自己有能力构建一个自动生成文本的应用程序。你可以通过添加更多panel组件来进一步完善它。你甚至可以将此应用程序嵌入到其他项目中。像往常一样，你可以在github上找到我的代码库。注意：下面图片中的app是我在本教程中使用的app（text_generation_app.ipynb）的高级变体：。

原文：https://towardsdatascience.com/build-a-text-generator-web-app-in-under-50-lines-of-python-9b63d47edabb

本文为 CSDN 翻译，转载请注明来源出处。

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