兄弟们，试一下行不行！！
以下是一个基于Flask和Transformers的Chat GPT聊天网站的示例代码：

```python
# 导入必要的库和模块
from flask import Flask, render_template, request
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载预训练的GPT模型和tokenizer
model_name = "microsoft/DialoGPT-large"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# 初始化Flask应用
app = Flask(__name__)

# 定义主页面路由
@app.route("/")
def index():
return render_template("index.html")

# 定义聊天API路由
@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
# 获取用户输入的信息
user_input = request.form["user_input"]
# 将用户输入转换为数字ID序列
input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
# 使用GPT模型生成回复信息
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=50, do_sample=True)
# 将回复信息转换为文本格式
bot_response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)
# 返回JSON格式的回复信息
return {"bot_response": bot_response}

# 启动Flask应用
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
```

上述代码中，我们定义了两个路由，一个用于渲染主页面，一个用于处理聊天API。在聊天API中，我们首先获取用户输入的信息，然后使用GPT模型生成回复信息，最后返回JSON格式的回复信息。整个流程非常简洁，但实现了最基本的Chat GPT聊天功能。

当然，这仅仅是整个Chat GPT聊天网站的一小部分实现，还有其他很多功能和细节需要考虑和处理。如果你有兴趣搭建一个完整的Chat GPT聊天网站，可以参考上述代码，并在此基础上逐步扩展和完善。