karpathy/nanoGPT: The simplest, fastest repository for training/finetuning medium-sized GPTs. (github.com)

原有模型使用的莎士比亚的戏剧数据集, 如果需要一个写唐诗机器人，需要使用唐诗的文本数据，

一个不错的唐诗，宋词数据的下载资源地址：

https://github.com/chinese-poet

这个数据集里面包含搜集到的唐诗，宋词，元曲小说文本数据。

一 数据准备

1. 先下载全唐诗数据，保存到 data/poemtext/tang-poetry下

2. 进行数据的预处理

format-data.py

# -*- coding: utf-8 -*-
import glob
import json
datas_json=glob.glob("./tang-poetry/poet*.json") #1匹配所有唐诗json文件

for data_json in datas_json[:]: #2处理匹配的每一个文件
    with open(data_json,"r",encoding="utf-8") as f:
        ts_data =json.load(f)
        for each_ts in ts_data[:]: #3处理文件中每段数据，只要五言诗和2句的
            paragraphs_list =each_ts["paragraphs"]
            if len(paragraphs_list) == 2 and len(paragraphs_list[0])==12 and len(paragraphs_list[1]) == 12:
                with open("tang_poet.txt","a",encoding="utf-8") as f2:
                    f2.write("".join(paragraphs_list))
                    f2.write("\n")

f =open("tang_poet.txt","r",encoding="utf-8")
print(len(f.readlines()))

prepare.py

import os
import requests
import tiktoken
import numpy as np

# download the tiny shakespeare dataset
input_file_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'tang_poet.txt')
with open(input_file_path, 'r') as f:
    data = f.read()
n = len(data)
train_data = data[:int(n*0.9)]
val_data = data[int(n*0.9):]

# encode with tiktoken gpt2 bpe
enc = tiktoken.get_encoding("gpt2")
train_ids = enc.encode_ordinary(train_data)
val_ids = enc.encode_ordinary(val_data)
print(f"train has {len(train_ids):,} tokens")
print(f"val has {len(val_ids):,} tokens")

# export to bin files
train_ids = np.array(train_ids, dtype=np.uint16)
val_ids = np.array(val_ids, dtype=np.uint16)
train_ids.tofile(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'train.bin'))
val_ids.tofile(os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'val.bin'))

二 配置文件准备

参考   train_shakespeare_char.py

三 开始训练

参考   train_shakespeare_char.py

# mac pro m1机器上
python3 train.py config/train_poemtext_char.py --device=mps --compile=False --eval_iters=20 --log_interval=1 --block_size=64 --batch_size=12 --n_layer=4 --n_head=4 --n_embd=128 --max_iters=1000 --lr_decay_iters=1000 --dropout=0.0

四 生成唐诗

python3 sample.py --out_dir=out-poemtext-char --device=mps

参考：

迷你版ChatGPT开源，教你怎么用nanoGPT训练一个写小说的AI机器人！ - 知乎 (zhihu.com)

Gpt进阶(二): 以古诗集为例,训练一个自己的古诗词gpt模型 - 知乎 (zhihu.com)