python接入chitgpt

你可以使用Python的requests库向ChitGPT的API发送请求，然后解析返回的JSON数据来实现与ChitGPT的交互。

以下是一个示例代码，使用Python的requests库向ChitGPT的API发送请求并获取回复：

import requests

url = "http://api.qingyunke.com/api.php?key=free&appid=0&msg={}"

def get_response(msg):
    response = requests.get(url.format(msg))
    response.encoding = 'utf-8'
    data = response.json()
    return data['content']

上述代码中，我们定义了一个名为`get_response`的函数，该函数接收一个参数`msg`，该参数表示要发送给ChitGPT的消息。函数中使用requests库向ChitGPT的API发送请求，并从返回的JSON数据中取出回复内容。

使用该函数，你可以像下面这样与ChitGPT进行对话：

while True:
    msg = input("我：")
    reply = get_response(msg)
    print("机器人：" + reply)

上述代码中，我们使用一个while循环来不断接收用户输入的消息，然后调用`get_response`函数获取机器人的回复，并将回复输出到控制台。

相关问题

python怎么接chitgpt

A：要接入ChitGPT，需要先安装transformers库。可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers

然后，可以使用以下代码来加载ChitGPT模型：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chitgpt-large-cn")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chitgpt-large-cn")

接下来可以使用tokenizer进行文本处理，使用model进行生成等操作。

怎么接入ChitGPT

要接入ChitGPT，您需要遵循以下步骤：

1. 首先，您需要在Python环境中安装transformers库。您可以使用以下命令在命令提示符中安装：

pip install transformers

2. 然后，您需要导入transformers库和ChitGPT模型。您可以使用以下代码进行导入：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/chinese-gpt-small")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/chinese-gpt-small")

3. 接下来，您需要将要生成的文本编码成模型可以理解的格式。您可以使用tokenizer.encode方法将文本编码：

input_ids = tokenizer.encode("这是一个测试句子", return_tensors="pt")

4. 然后，您可以将编码后的文本输入到模型中，并使用generate方法生成下一个词或句子：

output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)

在这个例子中，我们设置生成的最大长度为50个词，并开启了采样（do_sample=True），这意味着模型将随机选择下一个词，而不是选择概率最高的词。

5. 最后，您可以使用tokenizer.decode方法将编码后的文本转换回可读的文本：

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

这将输出模型生成的文本。