随着互联网技术的飞速发展，人们已离不开网络了。网络不但为人们提供了丰富的信息资源，还让人们可以随时随地与世界各地的人交换。但是，在某些情况下，我们可能需要在没有网络连接的情况下使用聊天机器人。那末，怎样在离线状态下使用ChatGPT呢？

我们需要下载ChatGPT的离线版本。目前，ChatGPT离线版本已在GitHub开源了。用户可以在GitHub上搜索ChatGPT offline或ChatGPT offline for Python，根据自己的需求选择下载。

下载完成以后，我们需要安装ChatGPT离线版的相关库和依赖。如果您是Python开发者，可使用pip安装以下库：

```

pip install torch

pip install transformers

pip install sentencepiece

```

安装完成后，我们就能够开始使用ChatGPT离线版了。我们需要将ChatGPT模型加载到本地。ChatGPT离线版本提供了两种方式加载模型，分别是从文件夹加载和从文件加载。

从文件夹加载：

```python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("output_dir")

model = AutoModel.from_pretrained("output_dir")

```

从文件加载：

```python

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("tokenizer.json")

model = AutoModel.from_pretrained("model.bin")

```

在模型加载终了以后，我们就能够开始使用ChatGPT进行聊天了。以下是一个简单的聊天机器人程序：

```python

import torch

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("output_dir")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("output_dir")

def chat(history):

input_ids = tokenizer.encode(history + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')

bot_input_ids = torch.cat([chat_history_ids, input_ids], dim=⑴) if step > 0 else input_ids

chat_history_ids = model.generate(bot_input_ids, max_length=1024, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)

return tokenizer.decode(chat_history_ids[:, bot_input_ids.shape[⑴]:][0], skip_special_tokens=True)

```

以上程序使用了ChatGPT模型生成文本。用户可以输入一个历史文本，ChatGPT就会根据历史文本生成一个新的文本作为回复。程序还使用了自回归模型，以确保生成的文本有上下文关联性。

总结来讲，要在离线状态下使用ChatGPT，我们需要下载ChatGPT的离线版本，并安装相关库和依赖。然后，我们需要加载ChatGPT模型，并使用ChatGPT进行聊天。虽然在离线状态下使用ChatGPT的功能可能会遭到一定的限制，但是有了离线版本，用户可以随时随地享受ChatGPT带来的便利。