Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
User:評価ペーパー「脚本と言語モデルを使用する脚本と劇場スクリプト」に基づいてPythonコードを生成し、Huggingface Transformer Library、利用可能な大手言語モデルの事前処理チェックポイント、Pythonを使用します。関数は、抽象化の3つの階層層に分割する必要があります。

最高のレイヤーはユーザー入力であり、中央の劇的な対立を説明する単一の文です。
中間層は、文字の説明、プロットアウトライン（対応する場所と一緒に高レベルのシーンの説明のシーケンス）、および場所の説明を生成します。
最下層は、スクリプトのテキストの生成された文字ダイアログです。 Assistant:トーチをインポートします
トランスからインポートパイプライン、set_seedから
Reをインポートします

set_seed（42）
Model = Pipeline（ "Text-Generation"、Model = "GPT2"）

def generate_script（競合）：
    文字= generate_characters（競合）
    印刷（文字）
    plot = generate_plot（comples、charalse）
    印刷（プロット）
    Dialogue = Generate_Dialogue（競合、キャラクター、プロット）
    印刷（対話）
    キャラクター、プロット、対話を返します

def generate_characters（競合）：
    文字=モデル（f "" "競合の文字
    対立：{紛争}
    文字のリスト：
    1. "" "、max_length = 100、num_return_sequences = 1）
    character_text = character [0] ['generated_text']
    character_list = re.findall（r '\ d+\。（。*？）\。'、charital_text）
    return character_list

def generate_plot（comples、charalse）：
    plot = model（ "競合のプロット：" +競合、max_length = 500、num_return_sequences = 1）
    plot_text = plot [0] ['Generated_text']
    return plot_text.split（ "\ n"、1）[1]

def generate_dialogue（競合、キャラクター、プロット）：
    ダイアログ=モデル（f "" "競合の対話：
    競合= {競合}
    文字= {文字[0]}および{文字[1]}
    
    {文字[0]}： "" "、max_length = 1000、num_return_sequences = 1）
    dialouge_text = dialogue [0] ['generated_text']
    dialouge_textを返します

__name__ == '__main__'の場合：
    紛争= "2人の兄弟が父親である王の死後、王位を競います。」
    文字、プロット、ダイアログ= generate_script（競合）
    印刷（ "競合："、競合）
    print（ "\ ncharacters："）
    私の場合、列挙のchar（文字）：
        print（f "{i + 1}。{char}"）
    print（ "\ nplot："）
    印刷（プロット）
    print（ "\ ndialogue："）
    印刷（対話） 
User:これを実行するには何が必要ですか？
図書館、プログラム、ECT。
Kali Linuxを実行していると仮定します。

### Response:

少なくとも仕事が必要です

1）Python 3インストール
2）できれば仮想環境では、Python仮想環境ライブラリを意味します。
3）または代わりにDocker、
4）そして最後に、PytorchとHugging Faceの変圧器、

Kali Linuxにそれらをインストールする方法の指示も必要ですか？