完整的代码例子
时间: 2023-07-03 10:04:01 浏览: 47
这里给出一个使用ChitGPT进行对话的完整代码例子:
```python
import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, AutoModelForCausalLM
# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("ChitGPT")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ChitGPT")
# 设置GPU或CPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)
# 进行对话
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("You: ")
# 将用户输入编码为token
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt").to(device)
# 生成回复
chatbot_output = model.generate(
input_ids=input_ids,
max_length=1000,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
temperature=0.9,
repetition_penalty=1.2,
do_sample=True,
top_k=50,
top_p=0.95,
num_return_sequences=1
)
# 将生成的回复解码为字符串
chatbot_reply = tokenizer.decode(chatbot_output[0], skip_special_tokens=True)
# 输出回复
print("Chatbot:", chatbot_reply)
```
这段代码将使用ChitGPT模型进行对话。用户输入会被编码成token,然后输入到模型中,模型会生成回复的token序列,最后解码为字符串。模型生成回复时,使用了一些技巧来保证回复的多样性和流畅性,例如温度采样、重复惩罚、抑制重复等。