怎么部署本地版的chatgpt

Chat GPT要怎么用?给你搞明白了!Chat GPT要怎么用?如下图是Chat GPT的网页， 登录进入后点击10开始一个新对话，点击20选择对话的模型后在30输入你的问题， 就可以开始对话使用Chat GPT!现在我们了解了Chat GPT是什么?为什么叫Chat GPT?GPT的各个版本、如何用Chat GPT!以后我们有问题就可以直接问它!Chat GPT， 可以不断提出问题和追问， 让对话更加深入和准确， 不满意可以让Chat GPT重新生成答案，或者继续追问， Chat GPT支持多轮对话哟~!注意：目前官网默认使用的是GPT 3.5， GPT 4需要充值开通Chat GPT Plus， 然后就可以选择GPT 4模型!注意：使用的过程中我们就会了解到一个词语——Prompt。Prompt：简单地说， 可以把“Prompt”理解为一个问题或者命令，它告诉AI你想要什么样的回答或帮助。当你问：“今天天气如何?”这个问题就是一个Prompt。小总结使用步骤·登录Chat GPT的网页， 点击“开始一个新对话”按钮。·选择对话的模型， 如GPT-3.5、GPT-4。·在输入框中输入问题或命令(即Prompt) ， 开始对话。对话功能·Chat GPT可以不断提出问题和追问， 让对话更加深入和准确。·如果不满意回答， 可以让Chat GPT重新生成答案，或者继续追问。·Chat GPT支持多轮对话。注意事项·官网默认使用的是GPT 3.5， 使用GPT 4需要充值开通Chat GPT Plus。·在对话中， Prompt是一个问题或命令， 告诉Chat GPT想要什么样的回答或帮助。

部署本地版的ChatGPT需要进行以下几个步骤：1. 安装依赖：需要在本地计算机上安装Python和相关的依赖包。建议使用Python 3.7或更高版本，并确保已安装以下包：torch、transformers和tqdm。2. 下载模型：从Hugging Face的模型库（https://huggingface.co/models）下载ChatGPT模型。你可以选择一个预训练好的模型，如\"gpt2\"或\"microsoft/DialoGPT-medium\"。3. 加载模型：使用transformers库的AutoModelForCausalLM类来加载下载的ChatGPT模型。根据你下载的模型类型，选择相应的类进行加载。```pythonfrom transformers import AutoModelForCausalLMmodel_name = \"Your_Model_Name\" # 根据你下载的模型选择合适的名称model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)```4. 初始化tokenizer：加载与模型相对应的tokenizer。tokenizer用于将输入的文本转换为模型可以理解的格式。```pythonfrom transformers import AutoTokenizertokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)```5. 生成回复：使用以下代码作为样例，可以让ChatGPT生成回复。```pythondef generate_response(user_input): input_ids = tokenizer.encode(user_input, return_tensors=\'pt\') chat_input_ids = torch.cat([chat_history_ids, input_ids], dim=-1) if chat_history_ids is not None else input_ids chat_output = model.generate(chat_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id) response = tokenizer.decode(chat_output[:, chat_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True) return responsechat_history_ids = Noneuser_input = \"\"while user_input != \"exit\": user_input = input(\"User: \") chat_history_ids = generate_response(user_input) print(\"ChatGPT: \" + chat_history_ids)```6. 运行代码：通过命令行或集成开发环境（IDE）运行代码，并与ChatGPT互动。当你输入一段文本时，模型会生成回复并输出在终端或IDE上。请注意，这是一个简单的示例，可根据你的需求进行修改和扩展。你可以通过添加条件语句、更改模型参数等来定制和改进模型的回复行为。由于模型的计算要求较高，你可能需要使用较强大的计算机或GPU来提高性能。

要部署本地版的ChatGPT，您需要按照以下步骤进行操作：1. 环境设置： - 确保您的系统上已安装Python 3.6或更高版本。 - 在您的命令行终端中，创建一个新的虚拟环境： ``` python3 -m venv myenv ``` - 激活虚拟环境： - For Windows: ``` myenv\\Scripts\\activate ``` - For MacOS/Linux: ``` source myenv/bin/activate ```2. 安装依赖项： - 在虚拟环境中，使用以下命令安装PyTorch和Transformers库： ``` pip install torch==1.9.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install transformers==4.11.0 ``` - 安装其他必要的依赖项： ``` pip install flask gunicorn ```3. 下载ChatGPT模型： - 要部署ChatGPT，您需要下载训练好的模型。可以从Hugging Face Model Hub获取预训练的ChatGPT模型，或者使用自己训练的模型。4. 创建Flask应用程序： - 在项目文件夹中，创建一个名为`app.py`的Python文件，并将以下代码粘贴到文件中： ```python from flask import Flask, request, jsonify from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer app = Flask(__name__) model_path = \"path_to_your_model\" # 将此处的路径改为模型的实际路径 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_path) model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_path) @app.route(\"/chat\", methods=[\"POST\"]) def chat(): data = request.get_json() input_text = data[\"input\"] input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=\"pt\") output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1) response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) return jsonify({\"response\": response}) if __name__ == \"__main__\": app.run() ```5. 部署应用程序： - 在命令行终端中，进入项目文件夹，并使用以下命令运行应用程序： ``` gunicorn app:app ```6. 测试应用程序： - 使用HTTP POST请求向`localhost:8000/chat`发送以下JSON数据进行测试： ```json { \"input\": \"你好\" } ``` - 您将收到包含ChatGPT生成的回复的JSON响应。您就可以在本地部署ChatGPT，并通过发送HTTP请求与它进行交互了。请注意，这只是一个基本示例，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。

ChatGPT不会完全取代人工。ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就只能在既有框架内运行，有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类，生而不同，正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力，而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识，我的回答不包含意见或情感”。关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案：我不会替代人类，作为一个AI程序，我可以帮助人类解决困难和提高工作效率，但我永远无法用自己的感情去了解人类，也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。在那条看不见前路的黑暗隧道中，也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴，正视它、直面它、利用它，毕竟，人工智能的前缀依然是“人工”。

Chat GPT可以做什么?给你搞明白了!Chat GPT能干嘛?私人小助手Chat GPT可以作为你的个人助手， 帮助你回答问题、提供信息和建议。您可以向Chat GPT提问关于天气、新闻、时事等方面的问题，它将根据能收集的数据回答你的问题。案例描述和提问你可以使用Chat GPT来描述你遇到的问题或情况，并提出相关问题以获得解决方案或建议。假设遇到了一个计算机故障， 可以向Chat GPT描述问题的细节，然后询问它可能的解决方法或建议。比如写文案不知道风格怎么描述，可以将内容发给Chat GPT， 让它撰写类似风格的文案。编写代码Chat GPT可以帮助你编写代码， 提供语法建议、解释特定函数或方法的用途，并给出示例代码。比如可以向Chat GPT询问如何使用Python编写一个简单的网页爬虫程序，它就可以为你提供代码示例和相关说明。遇到不懂的代码，可以直接将代码发给它，让Chat GPT来解释。内容撰写如果你需要撰写文章、博客或其他类型的文字内容，Chat GPT可以提供创意、帮助你组织思路， 并提供相关的信息和参考资料。比如您想撰写一篇关于人工智能的文章，你可以与Chat GPT交流关于人工智能的重要发展、应用领域和未来趋势，它可以帮你提供相关资料和观点。文章总结hat GPT可以帮助你对一篇文章或一段文本进行总结和摘要，提取关键信息并形成简洁准确的概述，就像小时候读书提取中心思想一样。小总结个人小助手：智能问答·Chat GPT可以作为私人助手， 全方位解答你的问题， 无论是天气预报、时事新闻，还是更专业的领域知识智能顾问：解答问题，提供建议·遇到困难?只需向Chat GPT描述你的问题或情况， 无论是日常生活的小麻烦还是专业领域的棘手难题，它都能为你提供解决方案或建议编程助手：简化代码编写·编程难题不再难解。只需询问Chat GPT， 它可以帮你编写代码，提供语法建议，解释函数或方法的用途，并给出示例代码创意伙伴：文章撰写·缺乏灵感或不知从何下手， Chat GPT可以帮助你产生创新的想法，提供相关信息和参考资料，帮助你清晰地组织和表达自己的思想专业总结师：快速提取关键信息·面对长篇报道或学术论文， Chat GPT可以帮助你进行总结和摘要，提取关键信息，让你更快地了解文章的核心内容

chatGPT念“柴特鸡皮题”，GPT全称Generative Pre- -trained Transformer，是一种预训练语言模型，这种模型读的越多，也就懂的越多。Chat是聊天的意思，顾名思义，ChatGPT的核心是GPT模型，只不过加上了一个能跟人聊天的对话框。2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。chatGPT的规范使用2023年2月，媒体报道，欧盟负责内部市场的委员蒂埃里·布雷东日前就“聊天生成预训练转换器”发表评论说，这类人工智能技术可能为商业和民生带来巨大的机遇。但同时也伴随着风险，因此欧盟正在考虑设立规章制度，以规范其使用，确保向用户提供高质量、有价值的信息和数据。

ChatGPT是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但ChatGPT不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。