并写出他的测试代码
时间: 2024-02-28 18:53:31 浏览: 21
以下是一个简单的测试代码,使用 ChitGPT 进行对话:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt")
# 输入初始文本,开始对话
conversation_history = "你好,ChitGPT!"
while True:
# 输入新的文本,并加入到对话历史中
user_input = input("用户:")
conversation_history += user_input + tokenizer.eos_token
# 将对话历史转化为模型的输入格式
inputs = tokenizer.encode(conversation_history, return_tensors="pt")
# 使用模型生成回复
reply_output = model.generate(inputs, max_length=50, do_sample=True)
# 将回复解码,并输出
reply = tokenizer.decode(reply_output[0], skip_special_tokens=True)
print("ChitGPT:" + reply)
# 如果回复包含结束标志,则结束对话
if tokenizer.eos_token in reply:
break
```
运行此代码后,您可以开始与 ChitGPT 进行对话。每次输入文本后,ChitGPT 将自动生成回复,并输出到屏幕上。当回复包含结束标志时,对话将自动结束。
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