代码事例

以下是使用Python编写的一个简单的示例代码，展示如何使用ChitGPT进行AI对话：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载预训练的ChitGPT模型
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")

# 加载对应的tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CSDN/ChitGPT")

# 设置对话的初始文本
prompt = "你好，我是AI，你叫什么名字？"

# 对输入文本进行tokenize
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")

# 生成对话
outputs = model.generate(inputs.input_ids, max_length=1000, do_sample=True)

# 解码生成的文本并打印出来
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

在这个示例代码中，我们首先使用了`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`类加载了预训练的ChitGPT模型和对应的tokenizer。然后，我们设置了对话的初始文本，并对其进行了tokenize。接下来，我们使用`generate`方法生成了一个最大长度为1000的对话，并将结果解码并打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑和处理方式。