你能根据上面的描述给我一段示例代码吗
时间: 2024-05-04 08:21:11 浏览: 11
当然可以,以下是一个简单的示例代码:
```
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载ChitGPT模型和分词器
model_name = "chinese_chit_chat_gpt-2_LCCC-base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 设置与AI对话的初始信息
user_input = ""
bot_input_ids = None
# 开始对话
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("用户:")
# 将用户输入编码成输入IDs
user_input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
# 将用户输入与AI之前的对话拼接起来
input_ids = torch.cat([bot_input_ids, user_input_ids], dim=-1) if bot_input_ids is not None else user_input_ids
# 生成回答
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True, top_p=0.9, top_k=0)
# 将回答解码成文本
bot_answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
# 打印AI的回答
print("AI:", bot_answer)
# 记录AI的回答
bot_input_ids = outputs
```
这段代码使用了Hugging Face的Transformers库,首先我们加载ChitGPT模型和分词器,然后通过一个while循环不断与用户交互,获取用户输入后将其编码成输入IDs,然后将用户输入与AI之前的对话拼接起来作为输入,通过调用generate方法生成AI的回答,最后将回答解码成文本并打印出来。注意每次生成回答后需要将AI的回答作为下一轮对话的输入。