完整代码实现

以下是一个简单的 Python 代码实现，使用 Hugging Face 的 Transformers 库和 PyTorch 框架来加载预训练的 ChitGPT 模型，并与用户进行对话。

首先，需要安装 Transformers 库和 PyTorch 框架：

pip install transformers
pip install torch

然后，可以按照以下代码实现与 ChitGPT 的对话：

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 加载预训练的 ChitGPT 模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chinese_chitchat_gpt")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chinese_chitchat_gpt")

# 设置对话的最大长度和重复惩罚系数
max_length = 50
repetition_penalty = 1.2

# 开始对话
while True:
    # 读取用户输入
    user_input = input("You: ")

    # 对用户输入进行分词和编码
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")

    # 生成回复
    generated = model.generate(
        input_ids=input_ids,
        max_length=max_length,
        repetition_penalty=repetition_penalty,
        do_sample=True,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
    )

    # 将模型生成的输出转换为文本
    response = tokenizer.decode(generated[0], skip_special_tokens=True)

    # 输出回复
    print("ChitGPT: " + response)

以上代码会不断地读取用户的输入，并使用 ChitGPT 模型生成回复，直到用户输入 "exit" 退出对话。