首先安装 transformers 模块。您可以使用 pip 命令来安装：

Copy
pip install transformers

导入 transformers 模块：

python
Copy
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/histgen")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/histgen")

下载并使用 hot 模型：

python
Copy
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/histgen")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("EleutherAI/histgen")

使用 hot 模型生成文本

input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
generated_text = model.generate(
input_ids=tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt"),
max_length=50,
temperature=0.7,
do_sample=True,
)

解码生成的文本并打印输出

decoded_text = tokenizer.decode(generated_text[0], skip_special_tokens=True)
print(decoded_text)
```

在上面的代码中，我们使用了 generate 方法来生成文本，其中 input_ids 参数包含了输入文本的编码表示，max_length 参数指定了生成文本的最大长度，temperature 参数控制了生成文本的多样性。在生成文本之后，我们使用 decode 方法将生成的文本解码为可读的字符串，并打印输出。您可以根据您的具体应用场景和需求来调整这些参数。