能给出上述思路的大致代码吗
时间: 2023-08-06 07:13:01 浏览: 47
下面是一个使用Python实现的简单示例代码,用于演示如何使用Hugging Face Transformers库中的ChatGPT模型进行对话:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练的ChatGPT模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
# 对话的上下文历史记录
history = []
# 开始对话
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("User: ").strip()
# 将用户输入添加到历史记录中
history.append(user_input)
# 将历史记录转换为模型输入
input_ids = tokenizer.encode(history, return_tensors='pt')
# 生成回复
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# 将回复转换为人类可读的文本并输出
response = tokenizer.decode(output_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
print("ChatGPT: " + response)
# 将回复添加到历史记录中
history.append(response)
```
在这个示例中,我们使用了Hugging Face Transformers库中的`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`类来加载预训练的ChatGPT模型和分词器。然后,我们使用`input()`函数获取用户输入,并将其添加到对话历史记录中。接下来,我们将历史记录转换为模型输入并使用`generate()`方法生成回复。最后,我们将回复转换为人类可读的文本并输出。然后将回复添加到对话历史记录中,以便下一轮对话使用。