你上面的代码报错,重新写一份
时间: 2023-06-18 12:06:11 浏览: 56
好的,以下是一份可以运行的代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载预训练模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-1.3B")
# 定义最长回复长度
max_length = 50
# 对话循环
while True:
# 接收用户输入并进行分词
user_input = input("User: ")
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
# 生成AI回复
reply_ids = model.generate(input_ids, max_length=max_length, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
reply = tokenizer.decode(reply_ids[0], skip_special_tokens=True)
# 输出AI回复
print("AI:", reply)
```
在这份代码中,我们使用了 Hugging Face 的 transformers 库来加载预训练的 GPT-Neo 模型和相应的分词器,使用 `model.generate()` 函数生成 AI 的回复,并使用 `tokenizer.decode()` 函数将回复转换为人类可读的文本。同时,我们还添加了一个循环,以便用户可以持续与 AI 进行对话。