Egor Letov

🚀 埃戈爾·列托夫（Egor Letov）歌詞生成模型

本項目基於埃戈爾·列托夫（Egor Letov）的歌詞數據，利用預訓練模型開發了一個歌詞生成模型。你可以藉助這個模型，創建屬於自己的歌詞生成機器人。

本模型由 huggingartists 工具創建。

你可以通過 這個演示，基於你喜愛的藝術家創建自己的歌詞生成機器人！

🚀 快速開始

模型使用方法

你可以直接使用文本生成管道來使用這個模型：

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/egor-letov')
generator("I am", num_return_sequences=5)

或者使用 Transformers 庫：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/egor-letov")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/egor-letov")

✨ 主要特性

• 個性化創作：基於特定藝術家的歌詞風格進行創作，生成具有該藝術家特色的歌詞。
• 易於使用：提供簡單的代碼示例，方便用戶快速上手。

📦 安裝指南

文檔中未提及具體安裝命令，故跳過此章節。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import pipeline
generator = pipeline('text-generation',
                     model='huggingartists/egor-letov')
generator("I am", num_return_sequences=5)

高級用法

使用 Transformers 庫進行更靈活的操作：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
  
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("huggingartists/egor-letov")

model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("huggingartists/egor-letov")

📚 詳細文檔

模型工作原理

若要了解該模型的開發過程，請查看 W&B 報告。

訓練數據

該模型基於埃戈爾·列托夫（Egor Letov）的歌詞進行訓練。 數據集可在 此處 獲取。 可以使用以下代碼加載數據集：

from datasets import load_dataset

dataset = load_dataset("huggingartists/egor-letov")

你可以 探索數據，這些數據在整個流程的每一步都通過 W&B artifacts 進行跟蹤。

訓練過程

該模型基於預訓練的 GPT - 2 模型，並在埃戈爾·列托夫（Egor Letov）的歌詞上進行微調。 為保證完全透明和可重複性，超參數和指標記錄在 W&B 訓練運行記錄 中。 訓練結束後，最終模型 會被記錄並進行版本管理。

🔧 技術細節

文檔中未提供具體的技術實現細節，故跳過此章節。

📄 許可證

文檔中未提及許可證信息，故跳過此章節。

⚠️ 重要提示

該模型存在與 GPT - 2 相同的侷限性和偏差。 此外，用戶輸入的文本數據會進一步影響模型生成的文本內容。

👨‍💻 關於作者

本項目由 Aleksey Korshuk 構建。 你可以通過以下方式關注作者：

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