我将基于常见的自然语言处理库，从模型加载、输入处理、生成回复到输出结果的全流程，为你详细编写 AI 数字人自然语言理解与回复生成功能的代码。代码将使用transformers库中的GPT - Neo模型示例（你可按需替换为其他模型，如microsoft/DialoGPT - medium等），运行前需确保安装transformers库，安装命令为pip install transformers。AI数字人源码正版系统
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch
import logging
# 配置日志记录
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')
# 自然语言理解与回复生成函数
def generate_response(user_input):
# 加载预训练的模型和分词器，这里以GPT - Neo为例
model_name = "EleutherAI/gpt - neo - 1.3B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
if torch.cuda.is_available():
model = model.to('cuda')
# 对用户输入进行编码
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors='pt')
if torch.cuda.is_available():
input_ids = input_ids.to('cuda')
try:
# 生成回复
output = model.generate(
input_ids,
max_length=1000,
num_beams=5,
no_repeat_ngram_size=2,
early_stopping=True
)
# 解码生成的回复
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
logging.info(f"生成的回复: {response}")
return response
except Exception as e:
logging.error(f"回复生成过程中出现错误: {e}")
return ""
