可以用路径的方式实现吗？

可以。在使用路径的方式时，需要先定义一个路径，然后将路径作为参数传递给模型。路径可以是本地文件系统上的路径，也可以是云存储平台上的路径。下面是一个示例：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 定义模型路径
model_path = "path/to/model/directory"

# 加载模型和词表
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path)

# 对文本进行编码
input_text = "今天天气不错"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 使用模型生成文本
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)

# 将输出转换为文本
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)

在上面的代码中，我们定义了一个模型路径 `model_path`，然后通过 `GPT2Tokenizer` 和 `GPT2LMHeadModel` 分别加载了模型和词表。接下来，我们对输入文本进行编码，并使用模型生成文本。最后，我们将输出转换为文本并打印出来。