我用10分钟搭建本地chatgpt

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:

  1. 安装Python:确保你已经安装了Python,并且版本为3.6或更高版本。
  2. 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
  3. 激活虚拟环境:进入你的虚拟环境,命令如下:
  4. 在Windows上:

    myenvScriptsactivate
  5. 在Mac/Linux上:

    source myenv/bin/activate
  6. 安装GPT库:运行以下命令安装OpenAI GPT库和相关依赖项:

    pip install openai
  7. 导入相关库:在你的Python脚本中导入所需的库:

    import openai
  8. 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")
  9. 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?"}
     ]
    )
  10. 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:

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 在脚本中导入所需的库和模型。在chatbot.py文件的顶部,导入transformerstorchflask库,以及您下载的预训练模型。
  5. 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。
  6. 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。
  7. 加载模型权重。使用预训练模型的路径,加载模型的权重。
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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。

完成上述步骤后,您可以在本地运行chatbot.py脚本,然后通过浏览器或其他工具访问ChatGPT模型并进行交互。

我用10分钟搭建本地chatgpt 发布者:luotuoemo,转转请注明出处:https://www.chatairc.com/21766/

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