完善一下代码
时间: 2023-07-02 09:07:23 浏览: 40
很好,让我们来完善一下代码。首先,我们需要安装一些必要的库。
```python
!pip install torch
!pip install transformers
!pip install sentencepiece
```
接下来,我们导入所需的库和模型。
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载tokenizer和model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CSD-Unity/ChitGPT")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CSD-Unity/ChitGPT")
```
现在我们已经加载了tokenizer和model,接下来我们需要定义一个函数来启动对话。
```python
def chatbot(prompt):
# 将prompt编码为token
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
# 生成response
response = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=80,
temperature=0.7,
do_sample=True,
top_p=0.9,
top_k=0,
)
# 解码response为文本
output = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
# 返回response
return output
```
现在我们已经定义了chatbot函数,它会接收一个字符串输入,将其编码为token,然后生成一个回答,并将回答解码为文本输出。我们可以使用它来启动对话。
```python
while True:
# 获取用户输入
prompt = input('You: ')
# 生成回答
response = chatbot(prompt)
# 输出回答
print('Bot:', response)
```
这样,我们就完成了一个简单的基于ChitGPT的对话生成模型。