使用python继承chatgpt接口

首先，你需要安装以下库：

- transformers
- torch

然后，你可以创建一个新的Python文件，命名为chatgpt.py，并在其中编写以下代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

class ChatGPT:
    def __init__(self):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
        self.model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

    def generate_response(self, input_text):
        input_ids = self.tokenizer.encode(input_text + self.tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
        chat_history_ids = self.model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=self.tokenizer.eos_token_id)
        response = self.tokenizer.decode(chat_history_ids[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
        return response

这个类使用了transformers库，从微软的DialoGPT-medium模型中加载了预训练的tokenizer和model。generate_response方法接受一个输入文本并返回一个生成的响应。

现在，你可以在你的Python代码中导入这个类并使用它来生成聊天响应。例如：

from chatgpt import ChatGPT

chatbot = ChatGPT()
while True:
    user_input = input("User: ")
    response = chatbot.generate_response(user_input)
    print("Chatbot: " + response)

这个代码片段创建一个ChatGPT对象，然后使用一个while循环，不断接受用户输入并使用ChatGPT对象生成聊天响应，直到用户终止程序。