给一个示例代码
时间: 2024-01-26 09:03:39 浏览: 27
以下是一个简单的示例代码,使用 ChitGPT 进行基于文本的对话:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("chitgpt-small")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("chitgpt-small")
# 定义对话函数
def chat(text):
# 使用分词器对输入文本进行编码
input_ids = tokenizer.encode(text + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
# 生成回复
reply_ids = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
reply = tokenizer.decode(reply_ids[0], skip_special_tokens=True)
return reply
# 进行对话
while True:
user_input = input("你:")
if user_input.lower() in ["bye", "再见"]:
print("ChitGPT: 再见!")
break
reply = chat(user_input)
print("ChitGPT:", reply)
```
在上面的代码中,我们首先加载了 ChitGPT 模型和分词器,然后定义了 `chat` 函数,该函数接受一个字符串作为输入,并使用 ChitGPT 生成一个回复字符串。最后,在一个无限循环中,我们等待用户输入并打印出 ChitGPT 生成的回复。如果用户输入 "bye" 或 "再见",我们就结束对话。
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