我想在一个Flask应用程序中执行文本生成任务，并将其托管在Web服务器上，但是当下载GPT模型时，弹性豆茎管理的EC2实例会崩溃，因为下载需要太多的时间和内存

from transformers.tokenization_openai import OpenAIGPTTokenizerfrom transformers.modeling_tf_openai import TFOpenAIGPTLMHeadModelmodel = TFOpenAIGPTLMHeadModel.from_pretrained("openai-gpt")tokenizer = OpenAIGPTTokenizer.from_pretrained("openai-gpt")

这些是引起问题的代码行。GPT模型大约是445 MB。我使用的是transformers库。我在想是否可以将模型进行序列化（pickle），然后作为代码库的一部分打包。这是可能的吗？如果不行，我该如何预加载这个模型来避免我遇到的问题？

回答：

方法1：

在这里搜索模型： https://huggingface.co/models

从以下链接下载模型：

pytorch模型： https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/openai-gpt-pytorch_model.bin

tensorflow模型： https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/openai-gpt-tf_model.h5

配置文件： https://s3.amazonaws.com/models.huggingface.co/bert/openai-gpt-config.json

来源： https://huggingface.co/transformers/_modules/transformers/configuration_openai.html#OpenAIGPTConfig

你可以手动下载模型（在你的情况下是TensorFlow模型 .h5 和 config.json 文件），将其放入代码库中的一个文件夹中（比如说 model）。（如果需要，你可以尝试压缩模型，然后在EC2实例中解压）

然后，你可以直接从路径加载模型到你的Web服务器中 而不是下载（model 文件夹中包含 .h5 和 config.json）：

model = TFOpenAIGPTLMHeadModel.from_pretrained("model") # model文件夹包含.h5和config.jsontokenizer = OpenAIGPTTokenizer.from_pretrained("openai-gpt") # 这是一个轻量级的下载

方法2：

不使用链接下载，你可以使用常规方法在本地机器上下载模型。

from transformers.tokenization_openai import OpenAIGPTTokenizerfrom transformers.modeling_tf_openai import TFOpenAIGPTLMHeadModelmodel = TFOpenAIGPTLMHeadModel.from_pretrained("openai-gpt")tokenizer = OpenAIGPTTokenizer.from_pretrained("openai-gpt")

这会下载模型。现在你可以使用 save_pretrained 函数将权重保存到一个文件夹中。

model.save_pretrained('/content/') # 保存到content文件夹中

现在，content文件夹应该包含一个 .h5 文件和一个 config.json 文件。

只需将它们上传到代码库并从中加载即可。