如何用python写出这个程序

要用 Python 写出这个程序，你可以选择使用一些常用的 Python 库，例如 PyTorch 和 transformers。以下是一个简单的示例代码，可以用于与 ChitGPT 进行交互：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 加载模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/chit-chat-covid-19")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/chit-chat-covid-19")

# 初始化输入
input_str = ""
while input_str != "exit":
    # 获取输入
    input_str = input("You: ")

    # 将输入编码为模型可接受的格式
    input_ids = tokenizer.encode(input_str + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")

    # 生成回复
    reply_ids = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=50,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        do_sample=True,
        top_p=0.92,
        top_k=40,
    )

    # 将回复解码为可读的文本
    reply_str = tokenizer.decode(reply_ids[:, input_ids.shape[-1] :][0], skip_special_tokens=True)

    # 打印回复
    print("ChitGPT: " + reply_str)

这个示例代码使用了 `transformers` 库中的 `AutoModelForCausalLM` 和 `AutoTokenizer` 类，它们可以自动加载预训练模型和分词器，使得代码更加简洁。

你可以根据需要调整 `max_length`、`top_p`、`top_k` 等参数，以控制模型的生成行为。同时，你也可以使用其他的预训练模型，例如 `EleutherAI/gpt-neo-1.3B`，以获得更高的生成质量和更广泛的知识覆盖。