项目分为以下功能模块：
数据预处理模块：负责对输入数据进行清洗、标准化和转换，为后续模型训练做准备。
模型训练模块：使用GPT模型进行训练，优化模型的结构和参数，提高生成文本的质量。
文本生成模块：使用训练好的GPT模型，接受用户输入并生成相应的文本输出。
平台管理模块：使用平台管理来控制模型发布、计价计费、用户权限控制
对使用者来说，GPT开发能够实现以下功能：
自动生成文本：根据用户提供的输入，GPT模型能够生成相关的文本输出，如文章、对话等。
语言生成：用户可以用GPT模型生成各种类型的文本，如新闻报道、小说、诗歌等。
我负责的任务是：
数据收集和清洗：收集与训练相关的大规模文本数据，并进行数据清洗和预处理，确保数据质量和可用性。
模型训练和调优：使用PyTorch框架搭建训练GPT模型，并进行模型调优和性能提升，以达到更好的生成效果。
对接接口和测试：将训练好的模型接入到前端界面，开发相应的API接口，进行测试和性能优化。
我使用了以下技术栈：
go：用于数据处理、模型训练和接口开发。
PyTorch：作为深度学习框架，用于搭建和训练GPT模型。
Flask：用于开发API接口
