编一段代码实现上述任务

由于该任务需要涉及到自然语言处理和机器学习等相关技术，涉及到的代码量较大，需要使用多个库和框架，比较复杂。下面是一个简单的代码框架，可以作为参考：

import transformers
import torch

# 加载模型
model_name = "CSDN/ChitGPT-Chat"
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 定义对话函数
def chat_with_model(prompt):
    # 将输入文本转换为模型输入格式
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

    # 使用模型生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

    # 将模型生成的回复转换为文本格式
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    return response

# 与模型进行对话
while True:
    prompt = input("User: ")
    if prompt.lower() == "quit":
        break
    response = chat_with_model(prompt)
    print("ChitGPT: " + response)

这段代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库，其中 `model_name` 变量指定了使用的预训练模型名称，`tokenizer` 对象用于将输入文本转换为模型输入格式，`model` 对象是预训练模型。`chat_with_model` 函数用于将输入文本传递给模型并获取模型生成的回复。最后，使用一个简单的 while 循环与用户进行交互，不断进行对话。