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chatgpt生成web代码

luotuoemo • 2023年9月19日上午11:55 • ChatGPT新闻动态 • 阅读 777

下面是一个简单的示例，用于通过Flask生成一个简单的Web应用程序，该应用程序使用ChatGPT生成对话。

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

app = Flask(__name__)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
chat_history = []

@app.route("/chat", methods=["POST"])
def chat():
    incoming_msg = request.json["message"]
    chat_history.append(incoming_msg)

    input_ids = tokenizer.encode(chat_history, return_tensors="pt")
    response = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, num_beams=5)
    chat_history.append(tokenizer.decode(response[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True))
    
    return jsonify({"message": chat_history[-1]})

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

在此示例中，我们使用Flask创建了一个名为/chat的POST请求端点，它接收一个包含用户消息的JSON对象，并返回ChatGPT生成的响应。

请确保已经安装了Flask和transformers库，并根据需要更改模型名称和其他参数。

以下是一个简单的基于Flask的Web应用程序，使用ChatGPT生成聊天响应。

from flask import Flask, request, render_template
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer
import torch

app = Flask(__name__)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

def generate_response(user_input):
    input_ids = tokenizer.encode(user_input + tokenizer.eos_token, return_tensors="pt")
    response = model.generate(input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
    return tokenizer.decode(response[:, input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True)

@app.route('/')
def home():
    return render_template('index.html')

@app.route('/get-response', methods=['POST'])
def get_response():
    user_input = request.form['user_input']
    response = generate_response(user_input)
    return {'response': response}

if __name__ == '__main__':
    app.run()

注意，上述代码假设您已经安装了Flask、transformers和torch等必要的Python包，并且已经下载了ChatGPT模型。此外，还需要创建一个名为index.html的HTML模板文件，用于显示用户界面和聊天响应。

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>ChatGPT Web App</title>
    <script src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>ChatGPT Web App</h1>
    <div>
        <input type="text" id="user_input" placeholder="Enter your message">
        <button id="submit_btn">Send</button>
    </div>
    <div id="chat_history"></div>

    <script>
        $(document).ready(function() {
            $('#submit_btn').click(function() {
                var user_input = $('#user_input').val();
                $('#chat_history').append('<p><strong>User:</strong> ' + user_input + '</p>');
                $('#user_input').val('');

                $.ajax({
                    type: 'POST',
                    url: '/get-response',
                    data: {user_input: user_input},
                    success: function(data) {
                        var response = data.response;
                        $('#chat_history').append('<p><strong>ChatGPT:</strong> ' + response + '</p>');
                    },
                    error: function() {
                        alert('Error occurred while communicating with the server.');
                    }
                });
            });
        });
    </script>
</body>
</html>

上述HTML模板使用jQuery库来处理发送用户输入和接收聊天响应的逻辑。用户输入的消息将显示在chat_history div中，并通过AJAX请求将用户输入发送到Flask应用程序的/get-response路由。然后，Flask应用程序将调用ChatGPT生成响应，并将其作为JSON响应返回给前端。

要运行这个Web应用程序，只需在终端中导航到包含这些文件的目录，并运行python app.py命令。然后，您可以在浏览器中访问http://localhost:5000来使用ChatGPT进行聊天。

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