按照你说的步骤,写出代码
时间: 2023-06-20 11:06:32 浏览: 32
好的,我可以提供一个基于Python的示例代码,使用Hugging Face的transformers库来加载预训练的ChitGPT模型,并与用户进行对话。这个示例代码需要安装transformers库,可以使用以下命令进行安装:
```
pip install transformers
```
然后,你可以按照以下步骤编写代码:
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载 ChitGPT 模型和 tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chitgpt")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chitgpt")
# 设置对话的初始文本
chat_history = ""
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 将用户输入添加到对话历史中
chat_history = chat_history + user_input + tokenizer.eos_token
# 将对话历史编码为token
input_ids = tokenizer.encode(chat_history, return_tensors="pt")
# 生成回复
output = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=50,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
do_sample=True,
top_p=0.9,
top_k=0
)
# 将回复解码为文本
reply = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 打印回复
print("ChitGPT: " + reply)
# 将回复添加到对话历史中
chat_history = chat_history + reply + tokenizer.eos_token
```
这个代码会不断地等待用户输入,然后将用户输入添加到对话历史中,然后使用对话历史生成回复,并将回复打印出来。这个过程会一直重复下去,直到程序被手动停止。