上面问题 代码实现

以下是一个基于 ChitGPT 的简单示例代码，可以实现与 ChitGPT 进行对话：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL = "ChintGPT-small" # 模型名称
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL)

# 对话函数
def chat(input_text):
    # 将输入文本编码为输入向量
    input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    # 生成回复文本
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=100, do_sample=True)
    reply = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    return reply

# 和 ChitGPT 进行对话
while True:
    user_input = input("你：")
    if user_input.lower() == "退出":
        break
    reply = chat(user_input)
    print("ChitGPT：", reply)

该代码使用了 Hugging Face 的 Transformers 库来加载 ChitGPT 模型，并实现了一个简单的对话函数 `chat()`。在每次用户输入后，程序会调用 `chat()` 函数生成回复文本，并将其输出到命令行界面中。用户可以通过输入“退出”来结束对话。