如何在python中使用longchain chatglm，可否给一段代码？

好的，以下是使用Longformer和GPT-2实现长序列生成的示例代码：

from transformers import LongformerTokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载模型和分词器
tokenizer = LongformerTokenizer.from_pretrained('allenai/longformer-base-4096')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 输入文本
input_text = "你好，我是一个AI，"

# 将输入文本编码为token
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 生成文本
generated_text_ids = model.generate(input_ids, max_length=1024, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)

# 解码生成的token并输出文本
generated_text = tokenizer.decode(generated_text_ids[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

在这个示例中，我们使用了Hugging Face的transformers库，其中包括了Longformer和GPT-2模型。我们首先加载了这两个模型，然后使用LongformerTokenizer将输入文本编码为token。接下来，我们使用GPT2LMHeadModel的generate方法生成文本。我们指定了生成的最大长度为1024，使用了5个beam，设置了no_repeat_ngram_size为2以避免生成重复的文本，最后设置early_stopping为True以尽早结束生成过程，从而提高生成效率。最后，我们使用tokenizer.decode方法将生成的token解码为文本输出。