轻而易举突破Hugging Face的访问拦截，玩转提示词反推！

畅游提示词反推世界：突破 Hugging Face 访问拦截

序言

提示词反推，这一利用 AI 文本生成模型进行创作的迷人技术，在近来备受追捧。然而，访问 Hugging Face 时遭遇的拦截却困扰着不少渴望探索提示词反推魅力的人们。本篇指南将手把手带你突破拦截，让你畅游提示词反推的广阔天地。

破解拦截：修改代码，重启 webui

首先，我们对 interrogator.py 文件中的代码进行修改，让它绕过拦截。具体步骤如下：

1. 修改代码：
   在 interrogator.py 文件中，找到以下代码：

   def interrogate(self, context, query, candidate_set, **kwargs):
   

   并将它替换为：

   def interrogate(self, context, query, candidate_set, **kwargs):
       return self.model.generate(
           prompt=f"Given the following context and query, generate an informative response:\n\nContext:\n{context}\n\nQuery:\n{query}\n\nCandidate Responses:\n{candidate_set}\n\nResponse:",
           **kwargs,
       )
   

2. 保存修改：
   保存修改后的 interrogator.py 文件。
3. 重启 webui：
   重新启动 webui，让修改后的代码生效。

挥洒创意：使用 interrogator.py 进行提示词反推

拦截解除后，即可使用 interrogator.py 文件轻松进行提示词反推。具体操作步骤：

1. 创建 JSON 文件：
   创建一个包含上下文、查询和候选回复的 JSON 文件。
2. 运行命令：
   在命令行中，运行以下命令：

   python interrogator.py --json_file path/to/json_file
   

3. 生成结果：
   程序将生成提示词反推结果。

深入探讨：剖析提示词反推的魅力

提示词反推之所以备受欢迎，有以下几个原因：

• 创造力释放： 它激发了创造力，帮助我们以新颖的方式表达思想。
• 语言建模： 它提升了我们对语言的理解，让我们更好地掌握语法和句法规则。
• 娱乐体验： 它为娱乐提供了新的途径，让我们探索不同的叙事和创意可能性。

常见问题解答

1. 提示词反推技术是否免费使用？
答：是的，提示词反推技术是免费使用的。

2. 我可以使用提示词反推来生成论文或报告吗？
答：提示词反推生成的内容仅供参考，不适合直接用作论文或报告。

3. 如何提高提示词反推的质量？
答：编写详细的上下文、查询和候选回复，并尝试不同的提示词和参数。

4. 提示词反推是否会导致版权问题？
答：在使用提示词反推技术时，请注意尊重版权和知识产权法。

5. 提示词反推的未来发展趋势如何？
答：提示词反推技术仍在快速发展，预计未来将出现更强大的模型和更多的应用场景。

结语

通过突破 Hugging Face 的访问拦截，你已开启了一扇通往提示词反推世界的大门。愿你在这片神奇的天地中尽情挥洒创造力，尽享探索语言和思维的乐趣。