chatgpt怎么在本地部署

要在本地部署ChatGPT,您需要按照以下步骤进行操作:

  1. 克隆ChatGPT的GitHub存储库:https://github.com/openai/chatgpt

    git clone https://github.com/openai/chatgpt.git
    cd chatgpt
  2. 创建并激活Python虚拟环境(可选)。

    python3 -m venv myenv
    source myenv/bin/activate
  3. 安装依赖项。在存储库根目录下运行以下命令:

    pip install -r requirements.txt
  4. 下载预训练的模型。在存储库根目录下运行以下命令:

    pip install gdown
    python scripts/download_model.py 117M

    这将下载预训练的117M模型并保存在models/117M目录中。如果您希望使用更大的模型(例如345M),可以将脚本中的模型大小更改为对应大小。

  5. 启动ChatGPT本地服务器。在存储库根目录下运行以下命令:

    export FLASK_APP=server.py
    flask run

    这将在本地启动ChatGPT服务器,默认运行在http://127.0.0.1:5000

  6. 使用您喜欢的HTTP客户端(例如curl或Postman)向服务器发送请求进行对话。

    • 对话开始时,向/chat/start端点发送POST请求,如下所示:

      POST http://127.0.0.1:5000/chat/start
    • 发送用户的消息,以便ChatGPT生成回复。向/chat/send端点发送POST请求,如下所示:

      POST http://127.0.0.1:5000/chat/send
      Content-Type: application/json
      
      {
        "message": "您的消息"
      }
  7. 您可以通过向/chat/end发送POST请求来结束对话,如下所示:

    POST http://127.0.0.1:5000/chat/end

请注意,ChatGPT在本地部署的性能可能不如OpenAI提供的API。如果您遇到性能问题,可以尝试降低models/117M/hparams.json中的n_ctxn_embd参数的值,以减少模型的大小和计算量。

要在本地部署ChatGPT,您需要按照以下步骤操作:

  1. 克隆ChatGPT的仓库:首先,您需要将ChatGPT的代码克隆到本地。您可以在OpenAI的GitHub仓库(https://github.com/openai/chatgpt)中找到ChatGPT的代码。
  2. 安装依赖项:在克隆代码之后,您需要安装ChatGPT的依赖项。您可以使用Python包管理器(如pip)来安装依赖项。在终端或命令提示符中导航到代码所在的目录,并运行以下命令:
pip install -r requirements.txt

这将安装所有必需的Python库。

  1. 下载模型:您需要下载预训练的模型权重。您可以在OpenAI的ChatGPT模型卡片(https://beta.openai.com/models/chatgpt)中找到模型权重的下载链接。下载模型权重文件(例如,”model.ckpt”)并将其保存到代码目录中。
  2. 配置模型路径:打开chat_server.py文件,并在文件顶部找到以下代码行:
MODEL_PATH = "model.ckpt"  # 模型权重文件的路径

将”model.ckpt”更改为您保存模型权重文件的路径。

  1. 启动ChatGPT服务器:在终端或命令提示符中导航到代码所在的目录,并运行以下命令来启动ChatGPT服务器:
python chat_server.py

这将启动一个本地服务器,用于处理与ChatGPT模型的交互。

  1. 与ChatGPT进行交互:在服务器启动后,您可以通过向服务器发送HTTP POST请求与ChatGPT进行交互。您可以使用任何HTTP客户端(如cURL或Python的requests库)来发送请求。以下是一个示例代码片段,展示如何使用Python的requests库与ChatGPT进行交互:
import requests

url = "http://localhost:5000/chat/completion"

payload = {
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
    ]
}

response = requests.post(url, json=payload)

if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    for message in data["choices"][0]["message"]["content"]:
        print(message["content"])
else:
    print("Error:", response.status_code, response.text)

以上代码将向ChatGPT发送一个包含系统角色消息和用户角色消息的请求,并根据ChatGPT的响应打印回复消息。

请注意,ChatGPT的本地部署需要一定的计算资源。确保您的机器满足模型的要求,并且具有足够的内存和处理能力来运行ChatGPT。

chatgpt怎么在本地部署 发布者:luotuoemo,转转请注明出处:https://www.chatairc.com/12961/

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