为这些代码编写一个运行模块
时间: 2024-05-13 17:19:03 浏览: 5
好的,我可以给你一个简单的Python代码示例,它将使用CSDN开发的ChitGPT与用户进行交互。您需要确保已经安装了Python和必要的依赖项(如torch、transformers和pytorch-lightning)。
```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# 加载模型
model_name = "CsChit/GPT2-small-Chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
# 设置GPU或CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)
# 运行模型
while True:
# 获取用户输入
user_input = input("你:")
# 将用户输入编码为输入IDs
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
# 将输入IDs发送到GPU或CPU上
input_ids = input_ids.to(device)
# 生成回复
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)
# 将回复解码为文本
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
# 打印回复
print("ChitGPT:", response)
```
该代码将使用ChitGPT模型与用户进行交互,每次等待用户输入后,生成一个长度为50的回复,并使用beam搜索返回前5个回复。您可以根据需要调整生成的回复长度和搜索的beam大小。