文章目录GPT-2 文本生成：从加载到微调，完整代码实现一、生成流程二、环境三、基础推理四、采样策略对比五、微调 (Fine-Tuning)5.1 数据准备5.2 训练5.3 加载微调模型六、Prompt 工程技术七、多轮对话八、应用场景九、优化技巧9.1 避免重复9.2 控制长度9.3 指定 EOS十、总结代码链接与详细流程购买即可解锁1000+YOLO优化文章，并且还有海量深度学习复现项目，价格仅需两杯奶茶的钱，每日更新GPT-2 文本生成：从加载到微调，完整代码实现一、生成流程输入 Prompt ↓ Tokenizer (BPE 分词) ↓ GPT-2 模型推理 ↓ 采样策略 (temperature + top_k + top_p) ↓ 输出文本二、环境conda create-ntextgenpython=3.10-yconda activate textgen pipinstalltorch transformers datasets accelerate三、基础推理