Документация и примеры: унификация путей, стабильная работа на CPU, расширенный корпус для токенизатора, end-to-end пайплайн обучения и генерации. Исправлены все ошибки с устройствами и индексами, добавлены проверки и диагностика prompt.

example/generate_text.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+"""
+Генерация текста с помощью обученной GPT-модели и токенизатора
+"""
+import torch
+from simple_llm.transformer.gpt import GPT
+from simple_llm.tokenizer.bpe import BPE
+
+if __name__ == "__main__":
+    import torch
+    # Определяем устройство
+    #if torch.cuda.is_available():
+    #    device = 'cuda'
+    #elif getattr(torch.backends, 'mps', None) and torch.backends.mps.is_available():
+    #    device = 'mps'  # Apple Silicon
+    #else:
+    #    device = 'cpu'
+    device = 'cpu'
+    print(f"Используется устройство: {device}")
+
+    # Загрузим токенизатор и модель
+    tokenizer = BPE.load('data/tokenizer/bpe_tokenizer.json')
+    model = GPT(
+        vocab_size=tokenizer.vocab_size,
+        max_seq_len=64,
+        emb_size=256,
+        num_heads=4,
+        head_size=64,
+        num_layers=4,
+        device=device
+    )
+    model.load_state_dict(torch.load('data/model/simple_llm_gpt.pth', map_location=device))
+    model.eval()
+
+    # Введите начальный текст
+    prompt = "Привет, мир! "
+    prompt_tokens = tokenizer.encode(prompt)
+    print(f"Токены prompt: {prompt_tokens}")
+    print(f"Размер словаря токенизатора: {tokenizer.vocab_size}")
+    if any(idx >= tokenizer.vocab_size or idx < 0 for idx in prompt_tokens):
+        print("ВНИМАНИЕ: В prompt есть токены с индексом вне диапазона словаря! Генерация невозможна.")
+        exit(1)
+    input_ids = torch.tensor([prompt_tokens], device=device)
+    output = model.generate(
+        x=input_ids,
+        max_new_tokens=30,
+        do_sample=True,
+        temperature=1.0
+    )
+    result = tokenizer.decode(output[0].tolist())
+    print("Сгенерированный текст:", result)