chargpt是一个开源的中文GPT模型，在GitHub上有相关的代码和训练数据，可以通过克隆或下载来获取。但是，并没有提供官方发布的预训练模型镜像文件。

要在本地使用chargpt，需要先安装PyTorch、transformers等依赖库，根据提供的代码进行训练或微调过程，首先需要下载对应任务的数据集，并按照格式准备好。

接下来，打开chargpt主目录下的config.py文件进行必要设置，例如选择模型类型、学习率等超参数配置。

运行train.py文件开始训练模型，在命令行输入以下命令：

```

python train.py --device cuda:0

其中`--device`参数用于指定计算设备（选择GPU还是CPU），根据自己实际情况修改该参数。

当模型训练完成后，可以通过执行generate.py生成新文本：

```shell

python generate.py --checkpoint_path models/checkpoint.pth.tar --length 50

其中`--checkpoint_path`为保存了已经完成训练权重与优化器状态的路径, `--length`表示所生成文本长度.