代码需要怎么实现

要使用CSDN开发的ChitGPT与用户进行对话，需要进行以下步骤：

1. 下载ChitGPT代码并安装相关依赖库，例如pytorch和transformers。
2. 加载已经训练好的ChitGPT模型。
3. 编写一个函数，该函数接受用户的输入作为参数，并使用ChitGPT模型生成一个响应。
4. 在一个循环中实现对话，每次循环中读取用户的输入，调用函数生成响应，并将响应输出给用户。

这个例子可以让你更好地理解：

import torch
from transformers import GPT2Tokenizer, GPT2LMHeadModel

# 加载预训练的GPT-2模型和tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

# 设置GPU或CPU
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

# 定义一个函数来生成响应
def generate_response(input_text):
    # 把输入编码成tokens
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt').to(device)

    # 生成response
    response = model.generate(input_ids, max_length=50, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2, early_stopping=True)

    # 解码response并返回
    response_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True)
    return response_text

# 循环实现对话
while True:
    # 读取用户输入
    user_input = input("You: ")

    # 生成响应
    response = generate_response(user_input)

    # 输出响应
    print("Bot:", response)

这个例子中使用的是GPT-2模型和tokenizer，但是你可以使用ChitGPT模型和tokenizer来替换它们。