你能提供相应的代码么
时间: 2024-02-22 20:55:05 浏览: 41
当然可以,以下是使用Python和Hugging Face的transformers库实现的ChitGPT的简单示例代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练的ChitGPT模型和tokenizer
model_name = "chunibyo133/chitgpt-medium-japanese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 定义一个函数,用于生成回复
def generate_response(prompt):
# 将输入的文本编码为输入ID
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
# 让模型生成文本
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100, do_sample=True, top_p=0.95, top_k=50)
# 将生成的文本解码为可读的文本
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
# 进行对话
while True:
prompt = input("你:")
response = generate_response(prompt)
print("ChitGPT:", response)
```
这个简单的代码片段中,我们使用了Hugging Face的transformers库来加载预训练的ChitGPT模型和tokenizer,并定义了一个函数`generate_response`来生成回复。在主循环中,我们从控制台获取用户输入,调用`generate_response`函数生成回复,并将回复打印到控制台上。