代码示范

以下是使用Python和Hugging Face库调用ChitGPT进行对话的示例代码：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chitgpt")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chitgpt")

# set the maximum length of the output to generate
length = 50

# start the conversation
while True:
    # get user input
    user_input = input("You: ")

    # encode the user input
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")

    # generate the response
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=length, do_sample=True, temperature=0.7)

    # decode the response
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

    print("ChitGPT: " + response)

在这个代码示例中，我们首先使用Hugging Face的`AutoTokenizer`和`AutoModelForCausalLM`类加载了ChitGPT模型和对应的分词器。然后，我们设置了生成文本的最大长度，这里我们设置为50个token。接下来，在一个无限循环中，我们通过输入对话框输入用户的文本输入。我们将这个文本输入编码为模型期望的格式，然后使用`generate()`方法生成一个回复。最后，我们使用分词器将模型生成的tokens转换回自然语言文本，并将回复打印出来。