将第一次的代码和第二次的代码合起开

好的，可以参考以下代码：

import torch
import torch.nn.functional as F
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# Load pre-trained model and tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

# Define function to generate text
def generate_text(prompt, length=50, temperature=0.7):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt').to(device)
    output = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=length+len(input_ids[0]),
        temperature=temperature,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
        top_k=0
    )
    return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

# Define function to start conversation
def start_conversation():
    print('Hello! I am ChitGPT. How can I assist you today?')
    while True:
        user_input = input('User: ')
        if user_input.lower() in ['bye', 'goodbye', 'exit', 'quit']:
            print('ChitGPT: Goodbye!')
            break
        prompt = 'User: ' + user_input + '\nChitGPT:'
        response = generate_text(prompt)
        print('ChitGPT:', response)

这个代码结合了第一次和第二次的代码，可以启动一个类似于 ChatGPT 的对话 AI。当用户输入问题时，AI 会基于 GPT-2 模型生成一个回答。可以通过更改 `length` 和 `temperature` 参数来控制输出的长度和生成文本的创造性程度。