使用ChitGPT的python代码
时间: 2024-02-08 09:03:13 浏览: 23
以下是使用ChitGPT进行对话的Python代码示例:
```python
from chitgpt import ChitGPT
# 初始化ChitGPT模型
model = ChitGPT()
model.load_model()
# 进行对话
while True:
# 从控制台获取用户输入
user_input = input("你:")
# 使用ChitGPT模型生成回复
reply = model.generate_text(user_input)
# 输出回复到控制台
print("ChitGPT:", reply)
```
在上面的代码中,我们首先初始化了一个`ChitGPT`对象,并加载了预训练模型。然后,我们进入一个无限循环,每次循环中,我们从控制台获取用户输入,并使用ChitGPT生成回复。最后,我们将回复输出到控制台中。
相关问题
使用ChitGPT地python代码
首先,你需要安装ChitGPT包。可以使用以下命令进行安装:
```
pip install chitgpt
```
然后,你可以使用以下代码来与ChitGPT进行对话:
```python
from chitgpt import ChitGPT
# 初始化ChitGPT模型
chitgpt = ChitGPT()
# 输入对话
while True:
user_input = input("你: ")
response = chitgpt.get_response(user_input)
print("ChitGPT: " + response)
```
在这个代码中,我们使用`ChitGPT`类来初始化模型,并使用`get_response`方法来获取对话的回复。在这个例子中,我们使用一个简单的while循环来让用户输入对话,并输出ChitGPT的回复。
请注意,这个例子只是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
使用python调用chitGPT
要使用 Python 调用 ChitGPT,需要先安装相应的 Python 库。以下是使用 PyTorch 和 Transformers 库调用 ChitGPT 的示例代码:
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead
# 加载 tokenizer 和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")
# 输入文本
input_text = "你好,我是小学生。"
# 将输入文本编码为输入张量
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
# 生成预测输出
output = model.generate(input_ids)
# 将模型输出解码为文本
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 输出预测结果
print(output_text)
```
输出结果将是模型生成的下一个单词或语句。你可以根据需要修改输入文本和解码方式等参数。