帮我生成一个调用chatgpt微调完成文本分类任务的代码

以下是一个调用ChatGPT微调完成文本分类任务的代码示例：

# 导入必要的库和模块
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

# 定义模型和tokenizer名称
model_name = "microsoft/DialoGPT-small"
tokenizer_name = "microsoft/DialoGPT-small"

# 加载tokenizer和模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 定义文本和标签
text = "你好，我想预约一个医生。"
labels = ["医疗", "预约"]

# 对文本进行编码
inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

# 在模型中进行推理
outputs = model(**inputs)

# 从输出中获取预测的标签
predicted_label = torch.argmax(outputs.logits, dim=1)

# 打印预测的标签
print(labels[predicted_label])

请注意，这是一个基本的示例代码，可以根据任务和数据进行修改和扩展。