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AI人工智能作詩API是否有替換方案？

如果您想制作一個(gè)風(fēng)格偏好特意的AI人工智能作詩大模型，那么可以在成熟的開源深度學(xué)習(xí)庫和預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行個(gè)性化訓(xùn)練，如TensorFlow、PyTorch以及基于這些庫的預(yù)訓(xùn)練模型等。以下是一個(gè)使用TensorFlow和Hugging Face的Transformers庫進(jìn)行文本生成任務(wù)的簡單示例：

from transformers import TFGPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

import tensorflow as tf



# 加載預(yù)訓(xùn)練的GPT-2模型和分詞器

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

model = TFGPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2")



# 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog"

input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='tf')



# 訓(xùn)練模型

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)

loss = tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True)



def train_step():

    with tf.GradientTape() as tape:

        predictions = model(input_ids)

        loss_value = loss(input_ids, predictions)

    gradients = tape.gradient(loss_value, model.trainable_variables)

    optimizer.apply_gradients(zip(gradients, model.trainable_variables))

    return loss_value



# 訓(xùn)練循環(huán)

for epoch in range(10):  # 訓(xùn)練10個(gè)epoch

    loss_value = train_step()

    print(f"Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss_value.numpy()}")



# 使用模型生成文本

def generate_text(prompt):

    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='tf')

    output = model.generate(input_ids, max_length=50)

    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)



generated_text = generate_text("Once upon a time")

print(generated_text)

訓(xùn)練個(gè)性化模型，需要大量的個(gè)性詩詞數(shù)據(jù)集，可以在API Hub的文學(xué)作品分類尋找合適的API來獲取詩歌數(shù)據(jù)，再進(jìn)行人工過濾。

如何找到ai人工智能作詩API？

冪簡集成是國內(nèi)領(lǐng)先的API集成管理平臺，專注于為開發(fā)者提供全面、高效、易用的API集成解決方案。冪簡API平臺可以通過以下兩種方式找到所需API：通過關(guān)鍵詞搜索API(例如，輸入’ai寫詩‘這類品類詞，更容易找到結(jié)果)、或者從API Hub分類頁進(jìn)入尋找。

此外，冪簡集成博客會(huì)編寫API入門指南、多語言API對接指南、API測評等維度的文章，讓開發(fā)者快速使用目標(biāo)API。