请在代码中举例说明，详细一点

好的，以下是一个简单的Python代码段，演示如何使用ChitGPT（一个类ChatGPT的AI）进行对话：

# 导入必要的库和模块
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练的ChitGPT模型和分词器
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Chit/chinese-gpt")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Chit/chinese-gpt")

# 进行对话
while True:
    # 获取用户输入的问题或者对话
    user_input = input("You: ")
    
    # 将用户输入的问题或者对话编码为模型可接受的形式
    input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
    
    # 生成回答
    output = model.generate(input_ids=input_ids, max_length=50, do_sample=True)
    
    # 解码模型生成的回答
    response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
    
    # 打印模型生成的回答
    print("ChitGPT: " + response)

在这个例子中，我们首先导入了必要的库和模块，包括`transformers`库中的`AutoModelForCausalLM`和`AutoTokenizer`，以及我们安装的ChitGPT模型和分词器。

然后，我们使用`while`循环来持续与用户进行对话。在每次循环中，我们获取用户输入的问题或者对话，并将其编码为模型可接受的形式。接下来，我们使用`generate()`方法来生成回答，并使用分词器将其解码为可读的文本格式。最后，我们打印模型生成的回答，并等待用户下一次输入。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的代码来处理各种情况和错误。