python 调用cahtgpt

由于 GPT（Generative Pretrained Transformer，预训练生成式转换模型）模型通常需要很大的计算资源和时间来训练，这里提供一种调用现成的 Chat GPT 模型的方法。

1. 安装 transformers 库

pip install transformers

2. 加载模型

from transformers import pipeline, set_seed

generator = pipeline('text-generation', model='microsoft/DialoGPT-medium', device=0) # device=0 表示使用第一个 GPU 设备
set_seed(42) # 设定随机数种子，保证每次生成的结果一致

这里使用的是 Microsoft 提供的中等大小的 DialoGPT 模型。可以通过修改 `model` 参数来使用其他的 GPT 模型，例如 `gpt2`。

3. 调用模型

prompt = "你喜欢看电影吗？"
generated = generator(prompt, max_length=50, pad_token_id=50256)
print(generated[0]['generated_text'])

这里使用的是 `pipeline` 函数调用模型，传入要生成的文本的开头 `prompt` 参数以及生成的最大长度 `max_length`。生成的结果保存在字典列表 `generated` 中，其中 `generated_text` 键对应的值就是生成的文本。

可以根据实际需求调整 `prompt` 和 `max_length` 参数。还可以设置其他参数，例如限制生成的文本长度、设置温度参数控制生成的随机性等。具体可以查看 transformers 文档。

注意，由于 GPT 模型本身存在一定的偏差，可能会生成一些不合适或不正确的文本。因此，使用时需要仔细考虑生成文本的可靠性和准确性，并进行必要的后处理。