كيف يمكنني استخدام GPT-2 لتلخيص المقالات في موقعي؟

كيف يمكنني استخدام GPT2 في موقعي مثلا تلخيص المقالات؟

استخدام GPT-2 لتلخيص المقالات في موقعك يتطلب بعض الخطوات الأساسية. سأقدم لك دليلاً عامًا حول كيفية القيام بذلك:

إعداد البيئة

أولاً، تحتاج إلى إعداد بيئة تشغيل مناسبة حيث يمكنك تشغيل نموذج GPT-2. يمكنك استخدام خدمات السحابة مثل AWS، Google Cloud، أو استخدام خادم محلي. بالنسبة للتعليمات التالية، سأفترض أنك ستستخدم بيئة Python مع مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch.

تنصيب الحزم المطلوبة

تأكد من أنك تستخدم Python 3.6 أو أعلى. ثم قم بتنصيب الحزم المطلوبة باستخدام pip:

pip install transformers torch

تحميل واستخدام GPT-2

يمكنك استخدام مكتبة transformers من شركة Hugging Face لتسهيل التعامل مع نموذج GPT-2.

from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# تحميل النموذج والمحول (tokenizer)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# إعداد وظيفة لتلخيص المقالات
def summarize_article(article_text):
   inputs = tokenizer.encode("summarize: " + article_text, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True)
   summary_ids = model.generate(inputs, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True)
   summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
   return summary

# اختبار التلخيص
article = "مقالك هنا"
summary = summarize_article(article)
print(summary)

دمج مع موقع الويب

لدمج GPT-2 في موقعك، يمكنك إنشاء واجهة برمجية (API) باستخدام إطار عمل ويب مثل Flask أو FastAPI.

مثال باستخدام Flask:

• تنصيب Flask:

pip install Flask

• إنشاء تطبيق Flask:

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

app = Flask(__name__)

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

@app.route('/summarize', methods=['POST'])
def summarize():
   data = request.json
   article_text = data['text']
   inputs = tokenizer.encode("summarize: " + article_text, return_tensors='pt', max_length=512, truncation=True)
   summary_ids = model.generate(inputs, max_length=150, min_length=40, length_penalty=2.0, num_beams=4, early_stopping=True)
   summary = tokenizer.decode(summary_ids[0], skip_special_tokens=True)
   return jsonify(summary=summary)

if __name__ == '__main__':
   app.run(debug=True)

• استخدام API في موقعك: في موقعك، يمكنك إرسال طلبات POST إلى API للحصول على ملخصات المقالات. يمكنك استخدام JavaScript أو أي تقنية أخرى للتفاعل مع API.

مثال باستخدام JavaScript:

async function summarizeArticle(articleText) {
   const response = await fetch('http://127.0.0.1:5000/summarize', {
       method: 'POST',
       headers: {
           'Content-Type': 'application/json',
       },
       body: JSON.stringify({ text: articleText }),
   });
   const data = await response.json();
   return data.summary;
}

// استدعاء الوظيفة مع نص المقال
summarizeArticle("نص المقال هنا").then(summary => console.log(summary));

ملاحظات إضافية:

• يمكن أن يكون تنفيذ النموذج على جهاز محلي مكلفًا من حيث الموارد. قد يكون من الأفضل استخدام الخدمات السحابية مثل AWS أو Google Cloud لتشغيل النماذج الثقيلة.
• تأكد من التعامل مع البيانات الحساسة بأمان واتبع ممارسات الأمان المناسبة عند تصميم واجهات البرمجة (APIs).

بهذه الخطوات، يمكنك إعداد وتكامل GPT-2 لتلخيص المقالات في موقعك.