示例代码
时间: 2023-07-02 07:07:11 浏览: 42
以下是使用Python和Hugging Face Transformers库来加载ChitGPT模型并进行对话的示例代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载ChitGPT模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt")
# 设置对话起始文本
prompt = "你好,ChitGPT!"
# 将文本编码为模型输入
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
# 初始化对话历史记录
chat_history = model.generate(
input_ids=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,
)
# 解码模型输出为对话文本
chat_history = chat_history[:, input_ids.shape[-1]:].tolist()[0]
output_text = tokenizer.decode(chat_history, skip_special_tokens=True)
# 打印输出文本
print(output_text)
```
在上面的示例代码中,我们首先使用`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`从Hugging Face Transformers库中加载ChitGPT模型和分词器。接下来,我们设置对话的起始文本,并将其编码为模型输入。然后,我们使用`generate`方法生成对话历史记录,并将其解码为对话文本。最后,我们将输出文本打印到控制台上。
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