请给一个完整的案例代码
时间: 2024-04-30 08:21:49 浏览: 6
以下是一个基于ChitGPT的简单的对话生成代码:
```
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载预训练模型和tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt-small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt-small")
# 对话生成函数
def generate_response(input_text):
# 将输入文本编码为token
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
# 生成回复
response = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=100,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
do_sample=True,
top_p=0.92,
top_k=50,
temperature=0.7
)
# 解码回复token为文本
response_text = tokenizer.decode(response.squeeze(), skip_special_tokens=True)
return response_text
# 与机器人进行对话
while True:
user_input = input("你:")
if user_input.lower() == '退出':
break
response = generate_response(user_input)
print("机器人:", response)
```
注意,这只是一个简单的示例代码,并且生成的回复可能会存在一些语法错误或逻辑上的不准确性。在实际应用中,需要进行更加复杂的模型调优和优化,才能获得更好的对话生成效果。