请给我chit的代码仓库链接
时间: 2023-12-25 15:06:15 浏览: 34
ChitGPT的代码仓库链接如下:https://github.com/yourtion/ChitChat-Transformer
你可以在这个GitHub仓库中找到ChitGPT的所有源代码和必要文件。如果你想将代码克隆到你的电脑上,请使用以下命令:
```
git clone https://github.com/yourtion/ChitChat-Transformer.git
```
这将在当前目录下创建一个名为"ChitChat-Transformer"的文件夹,并将代码下载到该文件夹中。你可以在克隆代码后查看README文件,了解如何运行和使用ChitGPT。
相关问题
请给出python代码
以下是使用ChitGPT进行对话的Python代码示例:
```python
from chitgpt import ChitGPT
# 创建ChitGPT实例
chit_gpt = ChitGPT()
# 开始对话
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 使用ChitGPT生成回复
response = chit_gpt.generate_response(user_input)
# 打印回复
print("ChitGPT: " + response)
```
请注意,使用ChitGPT进行对话需要安装相应的Python包。你可以通过以下命令安装:
```
pip install chitgpt
```
能给我一套代码吗
当然可以,以下是使用Python和PyTorch实现的ChitGPT的代码示例:
首先,需要安装必要的库。在命令行中输入以下命令:
```
pip install torch torchvision transformers
```
然后,我们需要导入所需的库并定义ChitGPT模型:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel
class ChitGPT:
def __init__(self):
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('mymusise/ChitGPT')
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('mymusise/ChitGPT')
def generate_response(self, input_text, max_length=50, do_sample=True, temperature=0.7):
input_ids = self.tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
output = self.model.generate(
input_ids,
max_length=max_length,
do_sample=do_sample,
top_p=0.92,
top_k=50,
temperature=temperature
)
response = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
在这里,我们使用了Hugging Face的transformers库,其中包含了预训练的GPT-2模型和相关的tokenizer。我们通过从预训练模型中加载tokenizer和model来定义ChitGPT。
在`generate_response`函数中,我们使用输入文本生成回复。我们将输入文本转换为输入ID,然后使用`generate()`函数生成输出ID。最后,我们将输出ID转换为回复文本并返回。
现在,我们可以创建一个ChitGPT实例并尝试与它交互:
```python
chit_gpt = ChitGPT()
while True:
user_input = input("You: ")
response = chit_gpt.generate_response(user_input)
print("ChitGPT: " + response)
```
在这个简单的交互中,我们使用`input()`函数获取用户输入,然后使用`generate_response()`函数生成回复,并将其打印到屏幕上。