给出上述解决方案的完整例子
时间: 2023-08-11 08:12:55 浏览: 52
好的,以下是一个使用Python和Hugging Face Transformers库实现上述解决方案的完整例子:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
# 设置模型运行的设备(GPU或CPU)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
#定义对话函数
def chat(prompt):
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(device)
# 生成响应
response = model.generate(
inputs,
max_length=1024,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95,
temperature=0.7,
)
# 解码响应
output = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
return output
# 进行对话
while True:
prompt = input("你:")
if prompt.lower() == "exit":
break
response = chat(prompt)
print("AI:", response)
```
这个例子使用了EleutherAI开发的gpt-neo-1.3B模型,它是一个非常大的GPT模型,能够生成非常流畅和连贯的文本。在对话函数chat中,我们首先使用分词器将用户输入prompt编码为模型可以理解的格式,然后使用generate方法生成响应。generate方法的参数中,我们可以设置响应的最大长度、是否要进行采样、采样的方式(top-k、top-p、temperature等),以及特殊token的ID等。最后,我们使用分词器将生成的响应解码为自然语言文本,并返回给用户。在主循环中,我们通过不断调用chat函数来实现一个简单的对话系统。