如何用代码驱动它

要使用代码驱动类ChatGPT的AI进行对话，你需要先安装相应的Python库和模型。具体步骤如下：

1. 安装transformers库和torch库，可以使用以下命令进行安装：

pip install transformers
pip install torch

2. 下载预训练的模型。可以从Hugging Face的模型库中下载对应的模型，例如下载中文GPT-2模型可以使用以下命令：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("uer/gpt2-chinese-cluecorpussmall")

3. 输入问题，调用模型生成回答。可以使用以下代码进行对话：

while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("User: ")
    
    # 将用户输入转换为模型输入的token
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
    
    # 使用模型生成回答
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, temperature=0.7)
    
    # 将模型生成的token转换为文本
    chat_response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 输出模型生成的回答
    print("ChatGPT: " + chat_response)

以上就是使用代码驱动类ChatGPT的AI进行对话的基本步骤。需要注意的是，不同的模型可能需要不同的处理方式，具体可以参考相应模型的官方文档。