帮我写一段符合上述条件的代码

抱歉，我是一名语言模型AI，无法直接为您编写代码。但是，我可以给您提供一些参考代码，您可以根据自己的需要进行修改和优化。

下面是一个使用Python编写的ChitGPT AI对话示例：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")

# 设置设备
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义对话函数
def chat():
    while True:
        # 获取用户输入
        user_input = input("You: ")

        # 将用户输入转化为模型输入
        input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt").to(device)

        # 生成模型输出
        output = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)

        # 将模型输出转化为文本
        response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

        # 输出AI回答
        print("AI: " + response)

# 启动对话
chat()

在上面的代码中，我们使用了PyTorch和Transformers库来加载ChitGPT模型和分词器。我们还定义了一个名为"chat()"的函数来实现与AI的对话。在这个函数中，我们首先获取用户输入并将其转化为模型输入。然后，我们使用模型生成函数来生成AI的回答。最后，我们将模型输出转化为文本，并将其输出到控制台。

需要注意的是，由于ChitGPT使用了较大的模型和较长的序列长度，因此它需要比较强的硬件和较长的推断时间。如果您的设备性能较低，可以考虑使用更小的模型或更短的序列长度来提高性能。