怎么用代码完成呢

首先，你需要在 Python 中安装 transformers 库，这是一个用于自然语言处理的库，包含了许多预训练的语言模型，其中就包括 ChatGPT 和 ChitGPT。

可以通过以下命令安装：

!pip install transformers

然后，你需要加载 ChitGPT 模型和 tokenizer。ChitGPT 使用的是 GPT2TokenizerFast，可以通过以下命令加载：

from transformers import GPT2TokenizerFast, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-small')

接下来，你可以编写一个与 ChitGPT 进行对话的函数。该函数将接收一个字符串，表示用户的输入，并返回一个字符串，表示 ChitGPT 的回复。

def chat_with_chitgpt(input_str):
    # 将用户输入编码为输入向量
    input_ids = tokenizer.encode(input_str, return_tensors='pt')

    # 生成回复
    response = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)

    # 将回复解码为字符串并返回
    return tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)

在这个函数中，我们使用 `tokenizer.encode` 将用户输入编码为输入向量，并使用 `model.generate` 生成回复。我们使用了一些参数来控制回复的生成方式，例如 `max_length` 指定了回复的最大长度，`num_beams` 指定了使用的 beam search 数量，`no_repeat_ngram_size` 指定了避免重复 n-gram 的大小，`early_stopping` 指定了是否在遇到 `EOS` 标记后停止生成。

最后，我们使用 `tokenizer.decode` 将回复解码为字符串，并将其返回给用户。

你可以通过以下方式与 ChitGPT 进行对话：

while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input('你：')

    # 生成回复
    response = chat_with_chitgpt(user_input)

    # 输出回复
    print('ChitGPT：' + response)

这段代码将不断循环，等待用户输入，并使用 `chat_with_chitgpt` 函数生成回复，然后将回复输出给用户。