用python3写chatgpt的对话示例
时间: 2023-02-26 17:09:46 浏览: 59
下面是一个使用 Python 3 实现的 ChatGPT 对话示例:
```
import openai
openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
def chat(prompt):
completions = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
message = completions.choices[0].text
return message
while True:
user_input = input("You: ")
response = chat(user_input)
print("ChatGPT: " + response)
```
请把 `YOUR_API_KEY` 替换为您的 OpenAI API 密钥。在这个示例中,我们使用的是 OpenAI API,因此需要设置 API 密钥。在控制台输入用户消息,ChatGPT 将回复一条消息。
相关问题
用python写调用chatgpt程序
由于您没有提供chatgpt程序的具体实现,我无法给出完整的代码示例。不过,我可以给出一些可能有用的提示:
1. 首先,您需要安装所需的Python库(如transformers、torch等)和模型参数,以便在Python中使用ChatGPT模型。可以参考模型文档或官方GitHub仓库获取这些资源。
2. 然后,您需要编写Python代码来实现与ChatGPT模型的交互。例如,您可以编写一个函数,接受用户的输入文本,将其输入到ChatGPT模型中,然后返回生成的响应文本。
3. 在编写代码时,您需要了解如何使用transformers库来加载ChatGPT模型,并使用该模型生成文本。您可以参考该库的文档和示例代码来了解如何实现这些功能。
以下是一个可能的代码示例,用于展示如何使用transformers库和ChatGPT模型来实现简单的对话系统:
``` python
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载ChatGPT模型和tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
# 定义生成响应的函数
def generate_response(input_text):
# 将文本编码为模型输入格式
input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
# 生成响应文本
response_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
return response_text
# 与用户交互
while True:
user_input = input("You: ")
response = generate_response(user_input)
print("Bot: " + response)
```
这个示例中,我们首先加载了ChatGPT-medium模型和对应的tokenizer。然后,我们定义了一个函数generate_response来实现对话的生成。在该函数中,我们首先使用tokenizer将输入文本编码为模型输入格式,然后通过调用model.generate方法来生成响应文本。最后,我们使用tokenizer将响应文本解码为可读的文本格式,并返回给调用者。
在主程序中,我们定义了一个简单的while循环来与用户交互。在每次循环中,我们从用户那里获取输入文本,然后使用generate_response函数生成响应文本,并输出到控制台上。这样,我们就实现了一个简单的对话系统。
python调用chatgpt对话
使用Python调用ChatGPT进行对话的代码示例如下:
```python
# 安装 transformers 库
!pip install transformers
# 导入所需的模块
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2DoubleHeadsModel
# 加载模型和分词器
model = GPT2DoubleHeadsModel.from_pretrained('microsoft/chatbot-gpt2')
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('microsoft/chatbot-gpt2')
# 将输入文本转换为模型可以处理的格式
input_ids = tokenizer.encode("你好,我想和你聊天。", return_tensors='pt')
# 使用模型生成回复
response = model.generate(input_ids)[0]
# 将回复转换为人类可以理解的文本
response_text = tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True)
print(response_text)
```
这段代码使用了transformers库来加载ChatGPT模型和分词器。首先,我们需要安装transformers库。然后,我们导入GPT2Tokenizer和GPT2DoubleHeadsModel模块。接下来,我们加载ChatGPT模型和分词器。将输入文本使用分词器进行编码,然后使用模型生成回复。最后,将回复使用分词器进行解码,转换为人类可以理解的文本。以上是一个简单的示例,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
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