chatGPT本地部署、运行和接口调用的详细步骤(chatgpt本地部署、运行和接口调用)
chatGPT本地部署、运行和接口调用的详细步骤
chatGPT是OpenAI开发的一个基于GPT模型的对话生成系统，可以用于自动回复、聊天等场景。本文将介绍chatGPT的本地部署、运行和接口调用的详细步骤。
一、注册和获得OpenAI API密钥
1. 在OpenAI网站上注册账号
2. 获得API密钥
二、安装Docker和Docker Compose
1. Docker和Docker Compose的介绍和作用
2. 安装Docker和Docker Compose的步骤
三、克隆开源项目并配置环境
1. 克隆chatGPT的开源项目
2. 创建虚拟环境并安装依赖
四、配置config.json文件
1. 方式1：使用账号密码作为登录的方法
– 注册账号和获得chatGPT账号
– 将账号和密码写入config.json文件
2. 方式2：使用session_token作为登录的方法
– 注册账号和获得chatGPT账号
– 使用session_token登录并获得token
– 将token写入config.json文件
3. 方式3：写入cookie信息到config.json的方法
– 登录chatGPT官网并获得cookie信息
– 将cookie信息写入config.json文件
五、运行ChatGPT
1. 运行main.py文件
2. 处理可能出现的包毛病
六、调用ChatGPT接口
1. 构建要求并发送到ChatGPT接口
2. 处理接口返回的响应数据
七、批量使用ChatGPT的API接口
1. 下载Docker并安装模型文件
2. 构建Docker镜像并运行Docker容器
3. 要求API接口进行批量处理
八、本地部署并没有需接口的ChatGPT交互
1. 在本地部署ChatGPT环境
2. 使用ChatGPT进行交互的方法和技能
chatgpt本地部署、运行和接口调用的进一步展开说明
ChatGPT本地部署、运行和接口调用的详细步骤
作者：暖仔会飞
下载ChatGPT
从GitHub下载ChatGPT的源代码：https://github.com/acheong08/ChatGPT
环境配置
首先，在anaconda中创建一个专属的虚拟环境：
conda create -n chatgpt python=3.6
然后激活虚拟环境：
conda activate chatgpt
官方步骤配置环境
依照官方给出的步骤进行环境配置。
安装revChatGPT
在虚拟环境中履行以下命令来安装revChatGPT包：
pip install revChatGPT --upgrade
如果在conda的虚拟环境中履行该步骤，可使用pip代替pip3。
该进程可能会非常慢，请斟酌使用手机热门来下载以提高速度。
修改config.json.example为config.json
将下载的config.json.example文件进行修改，并将其重命名为config.json。
然后，将config.json文件移动到revChatGPT的路径下。
将cookie信息写入config.json
ChatGPT提供了三种方式来将cookie信息写入config.json。个人推荐使用第二种方式，由于第一种方式在运行进程中容易出现访问毛病。
方式1：使用账号密码登录
如果没有ChatGPT账号，请先注册一个。详细注册流程请参考相关教程。
将自己的账号和密码分别写入config.json中的相应字段。
方式2：使用session_token登录
如果没有ChatGPT账号，请先注册一个。详细注册流程请参考相关教程。
如果已注册并登录了账号，在浏览器中打开ChatGPT页面，在开发者工具中找到Cookies。
将__Secure-next-auth.session-token字段中的内容复制到config.json中的session_token字段。
修改config.json文件中的字段以下所示（Authorization字段不需要填写）：
“`
{
“session_token”: “YOUR_SESSION_TOKEN”
}
“`
方式3：使用Access Token登录
这类方式只有前两种方式都失败才会使用，需要手动刷新session。
详细参考文档：https://github.com/openai/openai-cli#manual-session-renewal-with-access-token
运行main.py
运行以下命令来启动ChatGPT：
python main.py
如果运行进程中出现package毛病，请将以下行的”revChatGPT.”去掉便可。
运行成功后，界面会提示输入内容。输入以后按两次回车便可取得ChatGPT的返回值。
通过API调用
官方提供了详细的开发文档来使用ChatGPT的API。请参考官方文档使用API进行调用。
到此，本文介绍了ChatGPT本地部署、运行和接口调用的详细步骤。希望这些信息对读者有所帮助。如果需要更多相关信息，请搜索脚本之家之前的文章或继续浏览下面的相关文章。谢谢大家的支持！
chatgpt本地部署、运行和接口调用的常见问答Q&A
问题1：chatGPT本地部署的步骤有哪几种？
答案：chatGPT本地部署的步骤以下：
- 下载源代码：从GitHub上下载chatGPT的源代码。
- 配置环境：安装Anaconda，创建虚拟环境，安装所需的Python包。
- 移动配置文件：将config.json.example文件更名为config.json，并根据需要修改其中的配置。
- 安装模型文件：下载chatGPT的模型文件并放置在指定的目录中。
- 运行服务：在终端中运行main.py文件以启动chatGPT本地服务。
- 调用接口：通过发送HTTP要求来调用chatGPT的接口。
子点1：怎么下载源代码并配置环境？
要下载chatGPT的源代码，可以在GitHub上找到相关的仓库，然后使用Git或直接下载zip文件的方式获得代码。配置环境时，建议使用Anaconda创建一个虚拟环境，并在其中安装所需的Python包，以确保代码能够正常运行。
子点2：如何移动和修改配置文件？
下载源代码后，可以找到一个名为config.json.example的文件，将其更名为config.json。然后根据自己的需求修改其中的配置，如API密钥、模型路径等。
子点3：怎么安装和配置模型文件？
要使用chatGPT，需要下载模型文件并将其放置在指定的目录中。可以通过官方渠道或其他方式获得chatGPT的模型文件，并将其解压后放置在项目文件夹中的指定位置。
子点4：怎样运行服务和调用接口？
在终端中切换到代码所在的目录，并履行命令”python main.py”以启动chatGPT的本地服务。启动成功后，可以通过发送HTTP要求来调用chatGPT的接口，实现对话或生成文本。
问题2：怎样在本地部署一个类chatGPT的模型并通过API接口方式访问？
答案：要在本地部署一个类chatGPT的模型并通过API接口方式访问，可以依照以下步骤进行：
- 获得OpenAI API密钥：在OpenAI网站上注册账号，并获得API密钥。
- 安装Docker和Docker Compose：安装和配置Docker和Docker Compose，用于容器化部署chatGPT。
- 克隆项目代码：从GitHub上克隆chatGPT的项目代码到本地。
- 配置环境变量：在项目的根目录下创建一个.env文件，并设置API密钥等相关环境变量。
- 构建Docker镜像：通过运行docker-compose命令构建chatGPT的Docker镜像。
- 运行Docker容器：使用docker-compose命令运行chatGPT的Docker容器，并暴露指定的端口。
- 要求API接口：通过发送HTTP要求访问本地部署的chatGPT模型，并获得对话或生成的文本。
子点1：如何获得OpenAI API密钥？
首先需要在OpenAI网站上注册账号，然后登录并在用户设置中找到API密钥。将该密钥保存好，稍后会用到。
子点2：怎么安装和配置Docker和Docker Compose？
可以在Docker官方网站上找到相应的安装包，并依照唆使进行安装。安装完成后，可使用Docker Compose来简化多容器部署，也可在官方网站上找到安装文档。
子点3：如何克隆项目代码并配置环境变量？
在GitHub上找到chatGPT的项目仓库，并选择适合的方式将代码克隆到本地。然后在项目的根目录下创建一个.env文件，并在其中设置API密钥等相关环境变量。
子点4：如何构建和运行Docker镜像和容器？
使用docker-compose命令可以方便地构建chatGPT的Docker镜像，并通过运行容器来启动chatGPT服务。需要确保已在.env文件中设置了正确的环境变量，并根据需要暴露指定的端口。
子点5：如何通过API接口访问本地部署的chatGPT模型？
通过发送HTTP要求来访问本地部署的chatGPT模型的API接口，可使用工具如cURL或Postman，也能够用编程语言（如Python）发送要求，获得对应的输出结果。
