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ChatGPT et Python en série : créez un assistant de chat efficace

王林
Libérer: 2023-10-26 11:00:17
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ChatGPT et Python en série : créez un assistant de chat efficace

ChatGPT et Python en série : créer un assistant de chat efficace

Introduction :
À l'ère de l'information d'aujourd'hui, les progrès de la technologie de l'intelligence artificielle ont apporté de nombreuses commodités à nos vies. En tant qu’application importante de la technologie de l’intelligence artificielle, les robots de discussion ont joué un rôle important dans divers domaines. En tant que l'un des modèles de langage pré-entraînés open source à grande échelle, ChatGPT possède d'excellentes capacités de génération de dialogue. Combiné avec le langage de programmation Python, nous pouvons utiliser ChatGPT pour créer un assistant de chat efficace. Cet article présentera en détail comment connecter ChatGPT et Python et donnera des exemples de code spécifiques.

1. Installer les bibliothèques dépendantes
Avant de commencer, nous devons installer certaines bibliothèques Python nécessaires :

  1. bibliothèque Transformers : utilisée pour charger le modèle ChatGPT et générer le dialogue.
  2. Bibliothèque Torch : fournit un support sous-jacent pour la bibliothèque de transformateurs.
  3. bibliothèque numpy : utilisée pour gérer les calculs numériques.

Exécutez la commande suivante dans l'environnement Python pour installer ces bibliothèques dépendantes :

pip install transformers torch numpy
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2. Chargez le modèle ChatGPT
Pour utiliser ChatGPT pour la génération de chat, nous devons charger le modèle ChatGPT pré-entraîné. La bibliothèque de transformateurs fournit des fonctions pratiques pour charger des modèles ChatGPT. Le code suivant montre comment charger un modèle ChatGPT :

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

model_name = "gpt2-medium"  # ChatGPT模型的名称
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
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Dans cet exemple, nous avons sélectionné le modèle moyen de ChatGPT "gpt2-medium", vous pouvez également sélectionner d'autres modèles réduits si nécessaire.

3. Écrivez une fonction de génération de dialogue
Ensuite, nous pouvons écrire une fonction de génération de dialogue. Cette fonction accepte le contenu de la conversation saisi par l'utilisateur en paramètre et renvoie la réponse générée par ChatGPT.

def generate_response(input_text, model, tokenizer, max_length=50):
    # 将输入文本编码成token序列
    input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

    # 使用ChatGPT模型生成回复
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_length, num_return_sequences=1)
    
    # 将生成的回复解码成文本
    response = tokenizer.decode(output[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)
    
    return response
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Dans cette fonction, le paramètre input_text是用户输入的对话内容。model是我们加载的ChatGPT模型。tokenizer则是用于将文本编码成token序列的工具。max_length précise la longueur maximale de la réponse générée.

4. Implémenter l'assistant de chat
Maintenant que nous avons les fonctions pour charger le modèle ChatGPT et générer des réponses, nous pouvons les combiner pour implémenter un simple assistant de chat.

while True:
    user_input = input("You: ")  # 获取用户的输入
    response = generate_response(user_input, model, tokenizer)  # 生成回复
    print("ChatGPT: " + response)  # 打印ChatGPT的回复
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Ce code lancera une interface de chat interactive, l'utilisateur pourra saisir le contenu de la conversation et ChatGPT générera une réponse et l'imprimera à l'écran. Appuyez sur Ctrl+C pour quitter.

Résumé :
En connectant ChatGPT et Python en série, nous pouvons facilement créer un assistant de chat efficace. Dans cet article, nous présentons le processus de chargement du modèle ChatGPT, d'écriture de la fonction de génération de conversation et d'implémentation de l'assistant de chat, et donnons des exemples de code spécifiques. J'espère que cet article pourra vous fournir des conseils et vous aider à créer un assistant de discussion. Je vous souhaite du succès dans le monde de l'intelligence artificielle !

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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