如何在本地安装 ChatGPT

主机说 • 2023年6月13日 pm7:57 • Linux • 645 views

Screenshot-2023-03-18-at-10.53.33-AM ChatGPT 是由 OpenAI 训练的最先进的语言模型。它基于GPT架构，经过海量文本数据训练。 ChatGPT 能够对用户输入生成连贯且上下文相关的响应。这使其成为聊天机器人和其他自然语言处理应用程序的理想选择
在这篇博文中，我们将讨论如何在本地托管 ChatGPT。我们将引导您完成设置本地环境以托管 ChatGPT 所需的步骤，并提供可用于与模型交互的示例代码。

第 1 步：安装所需的依赖项

要在本地托管 ChatGPT，您需要安装以下依赖项：

您可以使用 pip 安装这些依赖项。打开终端或命令提示符并运行以下命令：

pip install torch
pip install transformers
pip install flask

第 2 步：下载预训练模型

更新：OpenAI 最近删除了 chatGPT 的下载页面，因此我更建议使用 PrivateGPT

下一步是从 OpenAI 网站下载预训练的 ChatGPT 模型。您可以从以下链接下载模型：

https://beta.openai.com/docs/guides/chat-gpt/download

下载模型后，将文件解压缩到您选择的目录中。

第 3 步：创建 Flask 应用程序

下一步是创建一个将托管 ChatGPT 模型的 Flask 应用程序。创建一个名为 app.py 的新文件并添加以下代码：

from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
app = Flask(__name__)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(‘path/to/model’)
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(‘path/to/model’)
model.eval()
@app.route(‘/generate’, methods=[‘POST’])
def generate():
data = request.get_json()
prompt = data[‘prompt’]
length = data[‘length’]
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors=’pt’)
output = model.generate(input_ids, max_length=length, do_sample=True)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return jsonify({‘response’: response})

在此代码中，我们导入必要的库，创建一个 Flask 应用程序，加载预训练的 ChatGPT 模型，并定义生成响应的路径。 generate 函数将提示和长度作为输入，使用模型生成响应，并将响应作为 JSON 对象返回。

第 4 步：测试 Flask 应用程序

要测试 Flask 应用程序，请在终端中运行以下命令：

export FLASK_APP=app.py
flask run

这将在您的本地计算机上启动 Flask 应用程序。您现在可以向 /generate 端点发送 POST 请求以生成响应。下面是一个使用请求库的例子：

import requests
url = ‘http://localhost:5000/generate’
data = {‘prompt’: ‘Hello, how are you?’, ‘length’: 50}
response = requests.post(url, json=data).json()
print(response[‘response’])

此代码向 Flask 应用程序发送 POST 请求，其中包含提示和所需的响应长度。该应用程序使用 ChatGPT 生成响应并将其作为 JSON 对象返回，然后我们将其打印到控制台。

结论

在这篇博文中，我们向您展示了如何使用 Flask 在本地托管 ChatGPT。我们提供了示例代码，您可以使用它们与模型交互并生成响应。通过在本地托管 ChatGPT，您可以利用其强大的语言处理能力，而无需依赖远程 API，这样可以更安全、更快速。此外，在本地托管 ChatGPT 可以让您更好地控制模型，并允许您根据自己的特定需求对其进行自定义。

但是，请务必注意，在本地托管 ChatGPT 需要大量计算资源。预训练模型非常大，生成响应的计算量可能很大。您将需要一个强大的 CPU 和足够的 RAM 来加载和运行模型。此外，实时生成响应在低端机器上可能不可行。

如果您计划在生产环境中使用 ChatGPT，建议使用基于云的解决方案，例如 OpenAI 的 API 或模型的云托管版本。这些解决方案提供了对模型的可扩展且可靠的访问，而无需您管理基础架构。

总之，使用 Flask 在本地托管 ChatGPT 是试验模型和探索其功能的好方法。使用提供的代码和一点 Python 知识，您可以创建自己的聊天机器人或自然语言处理应用程序。但是，请记住，在本地托管 ChatGPT 需要大量计算资源，因此它可能并不适合所有用例。

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