用代码展示
时间: 2024-02-23 11:01:27 浏览: 25
很抱歉,我作为一名语言模型,并没有办法展示代码。但是,我可以为您提供一些代码示例,以便更好地理解:
下面是使用Python语言和Hugging Face的transformers库调用CSDN开发的ChitGPT进行对话的代码示例:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chitgpt-small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chitgpt-small")
# 设置对话起始语句
user_input = "你好"
# 对话循环
while True:
# 将用户输入编码成数字序列
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
# 生成回复
reply_ids = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=50,
do_sample=True,
top_p=0.92,
top_k=50
)
# 将回复解码成文本
reply_text = tokenizer.decode(reply_ids[0], skip_special_tokens=True)
# 打印回复
print("ChitGPT: " + reply_text)
# 等待用户输入
user_input = input("你:")
```
这段代码将加载CSDN开发的ChitGPT模型,并使用transformers库中的AutoTokenizer对用户输入进行编码,然后使用generate方法生成回复。最后,使用AutoTokenizer将回复解码成文本并打印出来。