
# 一个好玩的中文AI写诗模型V2
- V1 2022 check https://huggingface.co/hululuzhu/chinese-poem-t5-mengzi-finetune
- 两种模式仿写唐宋古诗
  - 无特定风格输入格式  `作诗：您的标题`，比如 `作诗：秋思`
  - 无特定风格输入格式  `作诗：您的标题</s>模仿：唐宋诗人名字`，比如 `作诗：秋思</s>模仿：李清照`
- 如果你想尝试
  - 如果自己有GPU环境，可以参考我放在huggingface的[示例代码](https://huggingface.co/hululuzhu/chinese-poem-t5-mengzi-finetune#%E8%BF%90%E8%A1%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E7%A4%BA%E4%BE%8B)
  - 或者使用Google Colab，用这个[简化版colab](https://colab.research.google.com/github/hululuzhu/chinese-ai-writing-share/blob/main/inference/2022_simple_poem_inference_huggingface.ipynb)来玩我的T5写诗模型
- 训练代码请参考[我的github链接](https://github.com/hululuzhu/chinese-ai-writing-share)
- 如果想了解一些背景和讨论，可以看我的[slides](https://github.com/hululuzhu/chinese-ai-writing-share/tree/main/slides)

## 架构
- 预训练使用 [澜舟科技的孟子 T5](https://huggingface.co/Langboat/mengzi-t5-base)
- 我训练了5个epoch

## 数据来源
- 唐诗宋词 https://github.com/chinese-poetry/chinese-poetry
  - 2023 T5 方案考虑了 `标题 -> 诗歌`，或者 `标题+诗人 -> 诗歌`
  - 标题长度限制12token，诗人4token，诗歌32token，结尾用句号，具体参考training下面的notebook

## 语言支持
- 默认简体中文
- 2023 T5 inference 支持繁体中文，需要标记 `is_input_traditional_chinese=True`
- 如需要训练繁体中文模型，查找`chinese_converter.to_simplified`改为`chinese_converter.to_traditional`

## 训练
- 我是用 Google Colab Pro（9.99！）
- T5因为使用simplet5 (pytorch + huggingface 的一个封装)，所以使用GPU A100训练，模型训练时间~2小时

## 运行代码示例
```python
# 安装以下2个包方便文字处理和模型生成
# !pip install -q simplet5
# !pip install -q chinese-converter

# 具体代码
import torch
from simplet5 import SimpleT5
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
import chinese_converter

MODELS = {
    # id: (hf_path, max_len)
    '2022-v1': ("hululuzhu/chinese-poem-t5-mengzi-finetune", 64),
    '2023-v2': ("hululuzhu/chinese-poem-t5-v2", 32)
}
MODEL_VERSION = '2023-v2'  # @param ["2023-v2", "2022-v1"]
# Huggingface model card
MODEL_PATH = MODELS[MODEL_VERSION][0]
class PoemModel(SimpleT5):
  def __init__(self) -> None:
    super().__init__()
    self.device = torch.device("cuda")

  def load_my_model(self):
    self.tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
    self.model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(MODEL_PATH)


AUTHOR_PROMPT = "模仿："
TITLE_PROMPT = "作诗："
EOS_TOKEN = '</s>'

poem_model = PoemModel()
poem_model.load_my_model()
poem_model.model = poem_model.model.to('cuda')

MAX_AUTHOR_CHAR = 4
MAX_TITLE_CHAR = 12
MIN_CONTENT_CHAR = 10
MAX_CONTENT_CHAR = MODELS[MODEL_VERSION][1]

def poem(title_str, opt_author=None, model=poem_model,
         is_input_traditional_chinese=False,
         num_beams=2):
  model.model = model.model.to('cuda')
  if opt_author:
    in_request = TITLE_PROMPT + title_str[:MAX_TITLE_CHAR] + EOS_TOKEN + AUTHOR_PROMPT + opt_author[:MAX_AUTHOR_CHAR]
  else:
    in_request = TITLE_PROMPT + title_str[:MAX_TITLE_CHAR]
  if is_input_traditional_chinese:
    in_request = chinese_converter.to_simplified(in_request)
  out = model.predict(in_request,
                      max_length=MAX_CONTENT_CHAR,
                      num_beams=num_beams)[0].replace(",", "，")
  if is_input_traditional_chinese:
    out = chinese_converter.to_traditional(out)
    print(f"標題： {in_request.replace('</s>', ' ')}\n詩歌： {out}")
  else:
    print(f"标题： {in_request.replace('</s>', ' ')}\n诗歌： {out}")
```


## 简体中文示例
```
for title in ['秋思', "百花", '佳人有约']:
  # Empty author means general style
  for author in ['', "杜甫", "李白", "李清照", "苏轼"]:
    poem(title, author)
  print()
标题： 作诗：秋思
诗歌： 秋风吹我衣，落叶满庭除。老去心更苦，愁来鬓已疎。
标题： 作诗：秋思 模仿：杜甫
诗歌： 秋风吹我衣，落叶满庭除。客子思乡泪，故人伤远书。
标题： 作诗：秋思 模仿：李白
诗歌： 秋风吹我衣，飒飒满庭树。忆得故园花，今朝已零落。
标题： 作诗：秋思 模仿：李清照
诗歌： 秋风吹我衣，落叶满庭除。天高鸿雁少，日短萤火疎。
标题： 作诗：秋思 模仿：苏轼
诗歌： 秋风吹我衣，飒飒吹我衣。出门无所诣，但觉天宇低。

标题： 作诗：百花
诗歌： 百花头上开，春色爲谁来。欲识春风面，先教花上开。
标题： 作诗：百花 模仿：杜甫
诗歌： 百花开尽见春归，红紫纷纷照眼稀。莫道花时无赏处，且留樽酒对芳菲。
标题： 作诗：百花 模仿：李白
诗歌： 百花开尽见春归，谁把芳菲比玉池。若使东君无别意，春风应解惜花枝。
标题： 作诗：百花 模仿：李清照
诗歌： 百花头上开，春色爲谁来。欲识春风面，先教桃李开。
标题： 作诗：百花 模仿：苏轼
诗歌： 百花头上开，百草头边出。春风吹不断，尽逐东风去。

标题： 作诗：佳人有约
诗歌： 佳人有约在烟汀，相约花前共醉醒。莫道人间春色晚，隔帘应是笑谈声。
标题： 作诗：佳人有约 模仿：杜甫
诗歌： 佳人有约在江干，万里相随入夢寒。玉笛夜吹明月下，金杯春泛水晶盘。
标题： 作诗：佳人有约 模仿：李白
诗歌： 佳人有约在烟汀，玉颜金面映红英。天边月下吹笙处，疑是瑶池旧主人。
标题： 作诗：佳人有约 模仿：李清照
诗歌： 佳人有约在烟汀，相约花前共醉醒。莫道春来无约到，隔帘应是月中听。
标题： 作诗：佳人有约 模仿：苏轼
诗歌： 佳人有约在烟汀，玉佩金鱼照碧浔。应是仙家好风景，夜来花下弄潺湲。

# Try different beams
for title in ['冬雪']:
  for author in  ['', "杜甫"]:
    for num_beams in (2, 3, 5, 10, 20, 50, 100, 200):    
      print(f"num beams: {num_beams}")
      poem(title, author, num_beams=num_beams)
    print("-"*80)
num beams: 2
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冬雪未全消，春寒犹未回。山空云气重，天阔水光开。
num beams: 3
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冬雪未成雪，春寒犹未回。山空云气重，江阔水声来。
num beams: 5
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冬雪未全消，春寒犹未回。山空云气重，江阔水声来。
num beams: 10
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冬雪未成雪，北风先着人。寒威欺病骨，老色逼衰身。
num beams: 20
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冬雪未成雪，北风先作威。山高云气重，江阔水声微。
num beams: 50
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 冻云凝不散，寒日淡无光。夜半风号屋，朝来雪满堂。
num beams: 100
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 朔风吹雪满山城，万壑千岩冻不鸣。夜半忽闻檐溜响，晓来还见瓦沟平。
num beams: 200
标题： 作诗：冬雪
诗歌： 去年冬雪未全消，今岁春冰犹未消。山色不随人意改，江声长送雁声遥。
--------------------------------------------------------------------------------
num beams: 2
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 冬雪未全消，春寒犹未销。山城迷远道，江路入重霄。
num beams: 3
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 冬雪未全落，春寒犹未回。江城风日好，山寺雨声来。
num beams: 5
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 冬雪未成雪，春寒犹着人。江天无定色，风日有微尘。
num beams: 10
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 朔风吹雪满江城，客子衣裘不自温。夜半忽闻檐溜响，晓来还见瓦沟浑。
num beams: 20
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 朔风吹雪满江城，万木号风急霰声。老去不知身是客，乱来唯觉鬓成丝。
num beams: 50
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 朔风吹雪满江城，万壑千岩冻未平。夜半忽惊飞霰急，晓来还作打窗声。
num beams: 100
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 朔风吹雪满江城，万壑千岩冻未平。夜半忽惊飞霰急，晓来还作打窗声。
num beams: 200
标题： 作诗：冬雪 模仿：杜甫
诗歌： 朔风吹雪满江城，万壑千岩冻未平。夜半忽惊飞霰急，晓来还作打窗声。
```

# 繁体中文
```
for title in ['春節', "中秋", "春秋战国"]:
  # Empty author means general style
  for author in ['', "杜甫", "李白", "李清照", "蘇軾"]:
    poem(title, author, is_input_traditional_chinese=True)
  print()

標題： 作诗：春节
詩歌： 節物今朝是，年光此際同。年華驚歲換，身世逐時窮。
標題： 作诗：春节 模仿：杜甫
詩歌： 節物今朝是，春光此夜同。江城聞鼓角，野寺見燒紅。
標題： 作诗：春节 模仿：李白
詩歌： 節物今朝是，春光此夜同。柳條初弄色，梅蕊未藏紅。
標題： 作诗：春节 模仿：李清照
詩歌： 節物今朝是，年光此際同。柳條新染綠，梅蕊未藏紅。
標題： 作诗：春节 模仿：苏轼
詩歌： 節物今朝是，春光此夜同。老來多感事，老去少知功。

標題： 作诗：中秋
詩歌： 秋色今宵半，江天此夜深。雲收山吐月，風送水浮金。
標題： 作诗：中秋 模仿：杜甫
詩歌： 秋色今宵盡，江天萬里長。雲收山氣白，風送水聲涼。
標題： 作诗：中秋 模仿：李白
詩歌： 月色秋來好，人言此夜奇。桂華清似水，桂魄冷於泥。
標題： 作诗：中秋 模仿：李清照
詩歌： 秋色今宵半，清光此夜分。月從天上出，人向世間聞。
標題： 作诗：中秋 模仿：苏轼
詩歌： 中秋月色好，況復是中秋。露重珠猶溼，風高葉未收。

標題： 作诗：春秋战国
詩歌： 國破人亡國亦亡，君王何事獨稱王。當時若使無張許，誰信賢哉是魯王。
標題： 作诗：春秋战国 模仿：杜甫
詩歌： 國破人亡國亦亡，君王何事獨稱王。當時若使無張許，天下安知有範滂。
標題： 作诗：春秋战国 模仿：李白
詩歌： 吳越爭雄勢已分，君王何事更相君。若教國士輕天下，肯信賢人有異聞。
標題： 作诗：春秋战国 模仿：李清照
詩歌： 東門西去是通津，誰信君王不識真。若使魯儒輕國士，肯教吳客作諸侯。
標題： 作诗：春秋战国 模仿：苏轼
詩歌： 天下兵戈尚未休，豈知今日是良謀。君王若問當時事，不道今朝有許愁。
```
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transformers pytorch safetensors t5 text2text-generation chinese poem 中文 写诗 唐诗 宋词 zh license:apache-2.0 autotrain_compatible endpoints_compatible text-generation-inference region:us
TAGS
#transformers #pytorch #safetensors #t5 #text2text-generation #chinese poem #中文 #写诗 #唐诗 #宋词 #zh #license-apache-2.0 #autotrain_compatible #endpoints_compatible #text-generation-inference #region-us 


# 一个好玩的中文AI写诗模型V2
- V1 2022 check URL
- 两种模式仿写唐宋古诗
  - 无特定风格输入格式  '作诗：您的标题'，比如 '作诗：秋思'
  - 无特定风格输入格式  '作诗：您的标题</s>模仿：唐宋诗人名字'，比如 '作诗：秋思</s>模仿：李清照'
- 如果你想尝试
  - 如果自己有GPU环境，可以参考我放在huggingface的示例代码
  - 或者使用Google Colab，用这个简化版colab来玩我的T5写诗模型
- 训练代码请参考我的github链接
- 如果想了解一些背景和讨论，可以看我的slides

## 架构
- 预训练使用 澜舟科技的孟子 T5
- 我训练了5个epoch

## 数据来源
- 唐诗宋词 URL
  - 2023 T5 方案考虑了 '标题 -> 诗歌'，或者 '标题+诗人 -> 诗歌'
  - 标题长度限制12token，诗人4token，诗歌32token，结尾用句号，具体参考training下面的notebook

## 语言支持
- 默认简体中文
- 2023 T5 inference 支持繁体中文，需要标记 'is_input_traditional_chinese=True'
- 如需要训练繁体中文模型，查找'chinese_converter.to_simplified'改为'chinese_converter.to_traditional'

## 训练
- 我是用 Google Colab Pro（9.99！）
- T5因为使用simplet5 (pytorch + huggingface 的一个封装)，所以使用GPU A100训练，模型训练时间~2小时

## 运行代码示例



## 简体中文示例


# 繁体中文

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  - 2023 T5 方案考虑了 '标题 -> 诗歌'，或者 '标题+诗人 -> 诗歌'
  - 标题长度限制12token，诗人4token，诗歌32token，结尾用句号，具体参考training下面的notebook ## 语言支持
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- 2023 T5 inference 支持繁体中文，需要标记 'is_input_traditional_chinese=True'
- 如需要训练繁体中文模型，查找'chinese_converter.to_simplified'改为'chinese_converter.to_traditional' ## 训练
- 我是用 Google Colab Pro（9.99！）
- T5因为使用simplet5 (pytorch + huggingface 的一个封装)，所以使用GPU A100训练，模型训练时间~2小时 ## 运行代码示例 ## 简体中文示例 # 繁体中文
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- 默认简体中文
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- 如需要训练繁体中文模型，查找'chinese_converter.to_simplified'改为'chinese_converter.to_traditional'## 训练
- 我是用 Google Colab Pro（9.99！）
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