ChitGPT 的示例代码。

以下是使用ChitGPT进行对话的示例代码：

from chitgpt import ChitGPT

# 创建一个ChitGPT实例
model = ChitGPT()

# 设置对话上下文
context = "你好啊"
while True:
    # 获取用户输入
    user_input = input("用户: ")

    # 将用户输入添加到对话上下文中
    context += " " + user_input

    # 使用ChitGPT生成回复
    response = model.generate_response(context)

    # 将回复添加到对话上下文中
    context += " " + response

    # 输出回复
    print("ChitGPT: " + response)

在上面的示例中，我们首先创建了一个ChitGPT实例，并将其存储在变量`model`中。然后，我们设置了对话上下文，并使用一个无限循环来进行对话。在每个迭代中，我们首先获取用户输入，并将其添加到对话上下文中。然后，我们使用ChitGPT实例的`generate_response`方法来生成回复，并将其添加到对话上下文中。最后，我们输出回复并开始下一个迭代。

相关问题

你这个打开chitgpt的代码我运行不了，再给我一份更详细的代码

抱歉，可能是我之前没有给你完整的代码。以下是一个更完整的示例代码，你可以尝试运行它：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

def generate_response(prompt):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt').to(device)
    output = model.generate(input_ids,
                             max_length=1000,
                             pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
                             do_sample=True,
                             top_k=50,
                             top_p=0.95,
                             temperature=1.0,
                             num_return_sequences=1)
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return response

while True:
    prompt = input('You: ')
    response = generate_response(prompt)
    print(f'AI: {response}')

请确保已经安装了 `transformers` 包，可以通过 `pip install transformers` 命令进行安装。此外，你需要一个支持 CUDA 的显卡来加速模型推理，否则程序可能会运行缓慢。

chitGPT接口调用示例

以下是一个简单的 Python 代码示例，演示如何使用 chitGPT 进行对话：

import requests

# 设置请求的URL
url = "https://api.chitgpt.com/chat"

# 设置请求头
headers = {
    "Content-Type": "application/json"
}

# 设置请求体
data = {
    "text": "你好",
    "user_id": "123456"
}

# 发送POST请求
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)

# 解析响应
result = response.json()

# 获取 AI 的回复
reply = result["reply"]

# 输出 AI 的回复
print(reply)

在上面的代码中，我们使用 requests 库发送 POST 请求到 chitGPT 的 API 接口，并将对话文本和用户 ID 作为请求体发送。API 返回一个 JSON 格式的响应，我们可以通过解析响应获取 AI 的回复。