具体代码怎么实现呢

具体实现可以分为两部分，一是使用CSDN开发的ChitChatGPT模型进行对话生成，二是搭建一个简单的API接口，将用户输入的文本传递给模型并返回模型生成的回复。

以下是一个简单的Python代码实现：

import requests

url = "http://localhost:5000/chat" # API接口地址
while True:
    user_input = input("你：") # 用户输入文本
    data = {"user_input": user_input} # 构造API请求数据
    response = requests.post(url, json=data) # 发送API请求
    bot_reply = response.json()["bot_reply"] # 解析API响应数据
    print("AI：", bot_reply) # 输出模型生成的回复

其中API接口可以使用Flask等框架进行搭建，以下是一个简单的Flask代码示例：

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)

# 加载模型和分词器
model_name = "csdn/chitchat-mobilenetv3-large-cn"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    user_input = request.json["user_input"] # 获取API请求数据
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt") # 对用户输入进行分词
    bot_reply_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) # 使用模型生成回复
    bot_reply = tokenizer.decode(bot_reply_ids[0], skip_special_tokens=True) # 对模型生成的回复进行解码
    response = {"bot_reply": bot_reply} # 构造API响应数据
    return jsonify(response)

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True, host="0.0.0.0", port=5000) # 启动API接口

这个API接口会接收POST请求，并将请求数据中的"user_input"字段作为输入，使用ChitChatGPT模型生成回复，并将回复以JSON格式返回。