import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

# 加载tokenizer和预训练好的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2')

# 输入提示信息
prompt = "您好，请问您是xx先生/女士吗？我是中国人保的客服经理小夏。您投保的中国人保百万医疗险保障即将生效，我来给您讲解一下具体保障内容，您方便吗?"

# 将输入信息编码处理
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

# 生成对话
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    max_length=50,
    top_p=1,
    top_k=50
)

# 将生成的对话解码处理
output_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)

{}
region:us
TAGS
#region-us 

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

# 加载tokenizer和预训练好的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2')

# 输入提示信息
prompt = "您好，请问您是xx先生/女士吗？我是中国人保的客服经理小夏。您投保的中国人保百万医疗险保障即将生效，我来给您讲解一下具体保障内容，您方便吗?"

# 将输入信息编码处理
input_ids = URL(prompt, return_tensors='pt')

# 生成对话
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    max_length=50,
    top_p=1,
    top_k=50
)

# 将生成的对话解码处理
output_text = URL(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)

# 加载tokenizer和预训练好的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2') # 输入提示信息
prompt = "您好，请问您是xx先生/女士吗？我是中国人保的客服经理小夏。您投保的中国人保百万医疗险保障即将生效，我来给您讲解一下具体保障内容，您方便吗?" # 将输入信息编码处理
input_ids = URL(prompt, return_tensors='pt') # 生成对话
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    max_length=50,
    top_p=1,
    top_k=50
) # 将生成的对话解码处理
output_text = URL(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
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#region-us 
 # 加载tokenizer和预训练好的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2') # 输入提示信息
prompt = "您好，请问您是xx先生/女士吗？我是中国人保的客服经理小夏。您投保的中国人保百万医疗险保障即将生效，我来给您讲解一下具体保障内容，您方便吗?" # 将输入信息编码处理
input_ids = URL(prompt, return_tensors='pt') # 生成对话
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    max_length=50,
    top_p=1,
    top_k=50
) # 将生成的对话解码处理
output_text = URL(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)
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#region-us 
# 加载tokenizer和预训练好的模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('gpt2')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('gpt2')# 输入提示信息
prompt = "您好，请问您是xx先生/女士吗？我是中国人保的客服经理小夏。您投保的中国人保百万医疗险保障即将生效，我来给您讲解一下具体保障内容，您方便吗?"# 将输入信息编码处理
input_ids = URL(prompt, return_tensors='pt')# 生成对话
output = model.generate(
    input_ids,
    do_sample=True,
    max_length=50,
    top_p=1,
    top_k=50
)# 将生成的对话解码处理
output_text = URL(output[0], skip_special_tokens=True)
print(output_text)