代码示例:
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训练平台:
import
os
json
# 假设数据存储在一个JSON文件中,每条记录包含代码和注释
data_path
=
'path/to/your/data.json'
def
load_data(data_path):
with
open
(data_path,
'r'
) as
file
:
data
json.load(
)
return
load_data(data_path)
# 清洗和格式化数据
cleaned_data
[]
for
item
in
data:
code
item[
'code'
]
comment
'comment'
# 去除不相关内容的逻辑
cleaned_data.append((code, comment))
# 保存清洗后的数据
(
'path/to/cleaned_data.json'
,
'w'
json.dump(cleaned_data,
from
transformers
GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel, Trainer, TrainingArguments
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer
GPT2Tokenizer.from_pretrained(
'gpt2'
model
GPT2LMHeadModel.from_pretrained(
# 加载和处理数据
train_data
load_data(
# 定义训练参数
training_args
TrainingArguments(
output_dir
'./results'
num_train_epochs
3
per_device_train_batch_size
4
per_device_eval_batch_size
warmup_steps
500
weight_decay
0.01
logging_dir
'./logs'
# 创建Trainer实例
trainer
Trainer(
model,
args
training_args,
train_dataset
train_data,
# 开始微调
trainer.train()
通过这些步骤和资源,你可以有效地优化大模型以适用于iOS逆向工程领域。
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