fastgpt生成文档

FastGPT是一个基于GPT模型的文本生成工具。它可以用于生成各种类型的文档，如文章、故事、对话等。下面是使用FastGPT生成文档的示例代码：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载预训练的GPT模型和分词器
model_name = 'gpt2'
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)

# 输入文本
input_text = "Once upon a time"

# 将输入文本编码为模型可接受的格式
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 使用模型生成文本
output = model.generate(input_ids, max_length=100, num_return_sequences=1)

# 解码生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# 打印生成的文本
print(generated_text)

上述代码中，我们首先加载了预训练的GPT模型和分词器。然后，我们指定了输入文本，并将其编码为模型可接受的格式。接下来，我们使用模型生成文本，并将生成的文本解码为可读的格式。最后，我们打印生成的文本。

请注意，上述代码中的`model_name`可以根据你所使用的预训练模型进行修改。你可以使用不同的预训练模型，如`gpt2-medium`或`gpt2-large`，以获得更好的生成效果。