补充我的代码中的问号实现
时间: 2023-11-27 12:49:43 浏览: 35
好的,你可以使用以下代码实现对话:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "CSDGAN/ChitGPT"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
while True:
user_input = input("You: ")
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
chat_history_ids = model.generate(
input_ids,
max_length=1000,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95,
temperature=0.7,
)
response = tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1] :][0], skip_special_tokens=True)
print("Bot:", response)
```
这个代码利用 `transformers` 库中的 `AutoTokenizer` 和 `AutoModelForCausalLM` 类加载预训练的 ChitGPT 模型,并进行对话生成。在每次循环中,用户输入一句话,然后把这句话编码成输入 ID(注意要加上结束标记),接着使用模型生成回复,并将其解码成文本输出。其中,`max_length` 控制生成回复的最大长度,`top_k` 和 `top_p` 控制采样策略,`temperature` 控制生成的多样性程度。你可以根据需要调整这些参数。