写一个使用setStyleOptions的示例

好的，下面是一个使用setStyleOptions的示例：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neo-2.7B")

prompt = "Hello, my name is"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

# set the style options
model.config.style_config = {
    "use_c4_style": True,
    "length_penalty": 1.0,
    "presence_penalty": 1.0,
    "artistic": False,
}

# generate text with the new style options
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

在这个示例中，我们首先使用transformers库中的AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM类分别加载了GPT-Neo 2.7B语言模型的预训练权重。

接着，我们设置了一个初始的prompt字符串为 "Hello, my name is"，并将其转化为输入ids。我们使用model.generate()方法生成了一段长度为50的文本，并将其存储在output变量中。最后，我们使用tokenizer.decode()方法将生成的文本从ids再次转化为字符串，并打印出来。

接下来，我们设置了新的样式选项，这里将use_c4_style选项设置为True，length_penalty和presence_penalty选项都设置为1.0，artistic选项设置为False。

最后，我们使用相同的prompt字符串和相同的输入ids，再次使用model.generate()方法生成一段新文本。因为我们已经设置了新的样式选项，所以生成的文本将使用这些新的选项。

最后，我们使用tokenizer.decode()方法再次将生成的文本从ids转化为字符串，并打印出来。