我需要从代码调用,不走命令行
时间: 2024-05-10 19:15:50 浏览: 6
如果你想在代码中调用 ChitGPT 来与它进行对话,你需要使用 Python 的编程语言和相应的库来实现这个功能。下面是一个简单的例子:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载模型和分词器
model_name = "chitgpt-small"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 设置对话历史和最大生成长度
chat_history = torch.tensor([], dtype=torch.long)
max_length = 50
# 开始与模型进行对话
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("你: ")
# 将用户输入添加到对话历史中
new_input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
chat_history = torch.cat([chat_history, new_input_ids], dim=-1)
# 生成响应
output = model.generate(chat_history, max_length=max_length, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
response = tokenizer.decode(output[:, chat_history.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
# 打印响应
print("ChitGPT: " + response)
# 将响应添加到对话历史中
response_ids = tokenizer.encode(response + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
chat_history = torch.cat([chat_history, response_ids], dim=-1)
```
在这个例子中,我们首先使用 `AutoTokenizer` 和 `AutoModelForCausalLM` 类加载 ChitGPT 模型和相应的分词器。然后,我们设置对话历史和最大生成长度,并开始一个无限循环,等待用户输入。当用户输入时,我们将输入添加到对话历史中,并使用 `generate` 方法从模型中生成响应。最后,我们将响应打印出来,并将响应添加到对话历史中,以便在下一次生成时使用。
请注意,这只是一个简单的例子,你可以根据自己的需求进行修改和扩展。