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我用10分钟搭建本地chatgpt

luotuoemo • 2023年9月18日上午3:34 • ChatGPT新闻动态 • 阅读 930

要在本地搭建ChatGPT，你需要先安装OpenAI的GPT库和相关依赖项。以下是一个简单的步骤指南：

安装Python：确保你已经安装了Python，并且版本为3.6或更高版本。
创建虚拟环境（可选）：在你的项目目录中创建一个虚拟环境，以隔离项目的依赖项。你可以使用以下命令创建一个虚拟环境（需要安装Python虚拟环境工具）：
```
python3 -m venv myenv
```
激活虚拟环境：进入你的虚拟环境，命令如下：
在Windows上：
```
myenvScriptsactivate
```
在Mac/Linux上：
```
source myenv/bin/activate
```
安装GPT库：运行以下命令安装OpenAI GPT库和相关依赖项：
```
pip install openai
```
导入相关库：在你的Python脚本中导入所需的库：
```
import openai
```
设置OpenAI密钥：访问OpenAI网站以获取你的API密钥，并将其设置为环境变量：
```
import os

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
```

创建对话：使用以下代码创建一个对话：

response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
     {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
     {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
     {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
     {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
 ]
)

从响应中提取回复：使用以下代码从响应中提取助手的回复：
```
assistant_reply = response['choices'][0]['message']['content']
```

这只是一个简单的示例，你可以在对话中添加更多的用户和助手消息，根据你的需求扩展代码。此外，你还可以根据特定的任务和需求调整模型设置、系统消息和对话流程。

请注意，为了使用OpenAI的ChatGPT，你需要有一个有效的OpenAI API密钥。

要在本地搭建一个ChatGPT模型，您需要按照以下步骤进行操作：

安装所需的软件和依赖项。您需要安装Python和pip，以及使用pip在本地安装transformers库、torch库和flask库。
下载预训练的GPT模型。您可以从Hugging Face的模型库（https://huggingface.co/models）中选择一个合适的预训练模型，如GPT2或GPT3，并下载对应的权重文件。
创建一个Python脚本。您可以使用任何文本编辑器创建一个名为chatbot.py的脚本文件。
在脚本中导入所需的库和模型。在chatbot.py文件的顶部，导入transformers、torch和flask库，以及您下载的预训练模型。
设置Flask应用程序。在chatbot.py中，创建一个Flask应用程序并设置路由。
创建ChatGPT模型实例。使用导入的预训练模型和AutoModelForCausalLM类，创建一个ChatGPT模型实例。
加载模型权重。使用预训练模型的路径，加载模型的权重。
定义生成回复的函数。在chatbot.py中编写一个函数，该函数将用户输入作为模型输入，并使用模型生成回复。
编写Flask路由函数。在Flask应用程序中编写一个路由函数，该函数将接收用户输入并调用生成回复的函数。
运行Flask应用程序。在chatbot.py的末尾，添加一行代码来运行Flask应用程序。