codeformer给一个示例
时间: 2023-07-07 22:05:47 浏览: 110
好的,以下是一个简单的示例:
```python
# 导入必要的库
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# 加载预训练模型和分词器
model_name = "EleutherAI/gpt-neo-1.3B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# 对话循环
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 将用户输入编码为数字
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
# 使用模型生成回复
output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=1000, do_sample=True)
# 解码模型输出并打印回复
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("CodeFormer:", response)
```
这个示例使用了 EleutherAI 开发的 GPT-Neo 模型,它是 GPT-3 的开源替代品。用户可以输入任何内容,然后模型会根据用户输入生成一段回复。
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