代码案例
时间: 2023-07-02 07:21:59 浏览: 77
以下是一个简单的 ChitGPT 代码案例,实现了基本的聊天功能:
```python
import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
class ChitGPT:
def __init__(self):
self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
self.model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
self.device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
self.model.to(self.device)
def generate_response(self, user_input):
input_ids = self.tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt').to(self.device)
output = self.model.generate(input_ids, max_length=1000, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
generated = self.tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
generated = generated.split('\n')[0]
return generated
```
这个 ChitGPT 类使用了 Hugging Face 的 transformers 库,其中包含了预训练的 GPT-2 模型。在初始化时,它加载了 GPT-2 模型和分词器,并将模型移到 GPU 上(如果有的话)。
`generate_response` 函数接受用户输入,并生成一个回复。它首先使用 tokenizer 对用户输入进行编码,然后将编码后的输入传递给模型进行生成。生成的输出被解码为文本,并返回作为回复。
对于 generate 函数的参数,max_length 控制生成的文本长度,num_beams 控制 beam search 的 beam 数量,no_repeat_ngram_size 控制生成文本中不重复的 n-gram 的大小,early_stopping 控制在何时停止 beam search。这些参数可以根据不同的应用场景进行调整。