那我要输入什么代码实现它呢

首先，你需要安装一些必要的库，如PyTorch、transformers、numpy和flask等。然后，你需要下载ChitGPT的代码和模型文件，并将其加载到你的代码中。最后，你需要编写一些代码来启动一个基于Flask的Web应用程序，并使用ChitGPT来处理用户输入并生成回复。以下是一个简单的示例代码：

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

app = Flask(__name__)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("csdn/chitgpt")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("csdn/chitgpt")
model.eval()

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    user_input = request.json["input"]
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
    
    # Generate response
    response_ids = model.generate(
        input_ids,
        max_length=50,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        do_sample=True,
        top_k=50,
        top_p=0.95,
        temperature=0.7,
        num_return_sequences=1,
    )
    
    response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
    
    return jsonify({"response": response})

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

这个例子创建了一个名为`/chat`的端点，当你向该端点发送一个POST请求时，它将使用ChitGPT生成一个回复，并将其以JSON格式返回。你可以使用类似Postman的工具向该端点发送请求，并在响应中查看生成的回复。