请给出具体代码
时间: 2024-02-13 09:07:12 浏览: 46
由于涉及到机器学习模型的具体实现,代码相对较长,建议您在了解相关知识后再进行编写。以下是一个简单的示例代码:
```python
import torch
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
def chat(input_text):
# 对话历史,初始为空
history = []
# 设置模型为eval模式
model.eval()
with torch.no_grad():
# 将输入文本转化为模型输入格式
input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
# 将历史转化为模型输入格式
if len(history) > 0:
history_ids = tokenizer.encode(tokenizer.eos_token.join(history) + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
input_ids = torch.cat([history_ids, input_ids], dim=-1)
# 生成回复
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 将历史和回复添加到对话历史中
history.append(input_text)
history.append(response)
# 返回回复
return response
```
这段代码使用了Hugging Face公司的`transformers`库,可以方便地加载预训练模型并进行对话生成。`chat`函数接收一个输入文本,并返回AI生成的回复。其中,对话历史通过列表来维护,每次生成新的回复时将输入文本和回复添加到列表中,以便下一轮生成时使用。