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本地部署chatgpt4.0

luotuoemo • 2023年10月29日下午12:32 • ChatGPT新闻动态 • 阅读 852

要在本地部署ChatGPT 4.0，您需要完成以下步骤：

下载模型权重：ChatGPT 4.0的模型权重可以在Hugging Face的模型仓库中找到。您可以使用Hugging Face的transformers库来下载模型权重。
安装依赖库：在本地部署ChatGPT 4.0之前，您需要安装一些依赖库，包括torch，transformers，fastapi和uvicorn。您可以使用pip命令来安装这些库：
```
pip install torch transformers fastapi uvicorn
```
编写服务代码：您需要编写一个服务代码来启动一个API端点，以便与ChatGPT 4.0进行交互。您可以使用Python的FastAPI库来创建API端点。

示例代码如下：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt-4.0-turbo")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt-4.0-turbo")


@app.post("/chat")
async def chat(query: str):
    inputs = tokenizer.encode(query, return_tensors="pt")
    response = model.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)
    return tokenizer.decode(response[0])


if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

在这个示例代码中，我们使用FastAPI创建了一个名为”/chat”的POST请求端点。当收到一个聊天查询时，我们使用tokenizer对查询进行编码，并将输入传递给ChatGPT 4.0模型进行生成，然后返回生成的回答。

启动服务：使用以下命令在本地启动ChatGPT 4.0服务：
```
uvicorn your_service_file_name:app --reload
```
其中，your_service_file_name是您保存服务代码的文件名。
测试服务：一旦服务启动，您可以使用API测试工具（如Postman）或发送HTTP POST请求来测试ChatGPT 4.0服务。发送的请求应该包含一个JSON对象，其中包含一个名为”query”的键，并提供聊天查询。您将收到一个带有模型生成的回答的响应。

这样，您就可以在本地部署ChatGPT 4.0并与其进行交互了。请注意，ChatGPT 4.0是一个大型模型，可能需要较高的计算资源和较长的推理时间。

要本地部署ChatGPT 4.0，您需要按照以下步骤进行操作：

下载模型权重：首先，您需要从OpenAI网站上下载ChatGPT 4.0的模型权重文件。这需要您有一个OpenAI帐户并且有权访问ChatGPT 4.0模型。请按照OpenAI提供的指南进行操作，并下载相应的权重文件。
配置环境：在本地部署ChatGPT 4.0之前，您需要配置适当的环境。您可以使用Python的虚拟环境来隔离依赖项。创建一个新的虚拟环境，并激活它。
安装依赖项：使用pip安装所需的依赖项。ChatGPT 4.0依赖于transformers库和torch库。运行以下命令安装它们：
```
pip install transformers torch
```
加载模型：在您的代码中，您需要加载ChatGPT 4.0模型权重。您可以使用Hugging Face的transformers库来加载模型。使用以下代码加载模型：
```
from transformers import GPTNeoForCausalLM, GPT2Tokenizer

# 加载tokenizer
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("gpt2")

# 加载模型权重
model = GPTNeoForCausalLM.from_pretrained("path_to_downloaded_weights")
```
将”path_to_downloaded_weights”替换为您下载的权重文件的路径。
使用模型：一旦您加载了模型，您可以使用它来生成回复。根据您的应用程序需求，您可以使用不同的方法来调用模型。以下是一个简单的示例：
```
user_input = "你好！"
input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(response)
```
这将生成ChatGPT 4.0对用户输入的回复。