ChatGPT本地部署（支持中英文，超级好用）！(chatgpt本地部署)
ChatGPT本地部署教程：让你的聊天机器人更快更稳定
一、获得OpenAI API密钥
要开始使用ChatGPT本地部署，需在OpenAI网站注册账号并获得API密钥。下面是详细步骤：
- 访问OpenAI网站并注册账号。
- 登录后，在个人设置中找到API密钥。
- 复制API密钥，准备在本地部署时使用。
二、安装Docker和Docker Compose
Docker是一个轻量级容器化技术，可以快速部署和运行ChatGPT。下面是安装Docker和Docker Compose的步骤：
- 在本地电脑上下载并安装Docker和Docker Compose。
- 根据操作系统的区别，安装步骤可能有所区别，可以参考Docker官方文档进行安装。
- 安装完成后，确保Docker和Docker Compose已成功安装并配置。
三、下载ChatGPT源代码
在Github上搜索CHATGPT，找到项目并下载到本地电脑。可使用以下两种方式之一：
- 使用git命令行工具，在命令行中输入以下命令：git clone [项目链接]。
- 在CHATGPT项目主页中，选择“Download ZIP”选项，直接下载zip紧缩包。
四、安装依赖库
ChatGPT的运行需要安装一些第三方依赖库。下面是安装依赖库的步骤：
- 确保已安装了Python和pip包管理器。
- 进入下载的CHATGPT源码所在的目录。
- 使用pip命令安装所需的依赖库，例如pytorch、transformers等。
五、启动服务
进入CHATGPT源码所在的目录，通过以下步骤启动服务：
- 打开命令行工具，进入CHATGPT源码所在的目录。
- 使用命令启动服务，例如运行Flask服务器：python examples/flask/run.py。
- 等待服务启动完成后，可以通过访问”http://localhost:5000″来测试服务会不会正常运行。
六、使用ChatGPT对话
在本地部署的ChatGPT中，可以通过以下步骤与ChatGPT进行对话：
- 输入对话文本，与ChatGPT进行自然语言对话。
- 获得接口返回的对话结果，并进行交互和展现。
- 通过不断输入对话文本，与ChatGPT进行延续的对话。
七、配置模型参数
在本地部署的ChatGPT中，可以根据需要配置区别的模型参数。下面是一些常见的模型参数：
- 调剂模型的大小，可以选择区别的模型权重文件。
- 设置生成长度，控制ChatGPT生成的回复长度。
- 调剂温度，影响ChatGPT生成回复的多样性。
根据具体需求，修改相应的参数值以满足需求。
八、优化本地部署
为了提高本地部署的性能和效果，可以尝试以下优化方法：
- 优化服务器配置，如增加内存、CPU等硬件资源。
- 调剂模型超参数，如学习率、优化器等。
- 使用量化技术来下降模型的资源消耗。
根据具体情况，选择合适自己的优化方法进行配置。
总结
通过本地部署ChatGPT，可使聊天机器人更快更稳定，并可以根据需求进行配置和优化。本文介绍了获得API密钥、安装Docker、下载源代码、安装依赖库、启动服务和使用对话等步骤。同时，还介绍了配置模型参数和优化部署效果的方法。
chatgpt本地部署的进一步展开说明
标题：ChatGLM⑹B：揭秘中英双语对话语言模型的本地部署之道
简介：
今天我使用了一个使人欣喜的Chatgpt模型——ChatGLM⑹B。该模型是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于General Language Model（GLM）架构，具有62亿个参数。它具有出色的本地部署能力，通过模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行本地部署。经过测试，ChatGLM⑹B的表现几近可以媲美内测版本的文心一言。
目录
一、甚么是ChatGLM⑹B？
二、本地部署
2.1 模型下载
2.2 模型部署
2.3 模型运行
2.3.1 直接在命令行中进行问答
2.3.2 利用gradio库生成问答网页
三、模型与ChatGPT和GPT4AII的效果对照
3.1 ChatGLM⑹B
3.2 ChatGPT
3.3 GPT4AII
四、总结
一、甚么是ChatGLM⑹B？
ChatGLM⑹B是一个基于GLM架构的开源中英双语对话语言模型，具有62亿个参数。该模型经过了约1T标识符的中英双语训练，并利用了监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持。经过这些优化，ChatGLM⑹B已能够生成符合人类偏好的回答。
二、本地部署
2.1 模型下载
你可以在GitHub上找到ChatGLM⑹B的Demo下载地址。
2.2 模型部署
1. 使用Pycharm打开项目文件。
2. 使用pip安装依赖库，其中transformers库版本推荐为4.27.1，但不低于4.23.1便可。
2.3 模型运行
在…/ChatGLM/目录下有两个demo代码可供选择。
2.3.1 直接在命令行中进行问答
你可以通过修改cli_demo.py代码中的模型文件夹路径来指定模型路径。然后在命令行中运行cli_demo.py便可进行问答。如果你的显存大小在6G或10G之间，你还可以通过添加quantize(4)或quantize(8)来选择适合的量化版本。
2.3.2 利用gradio库生成问答网页
你可使用gradio库生成一个问答网页。首先，安装gradio库并修改cli_demo.py代码中的模型文件夹路径。然后，按需添加量化版本。最后运行web_demo.py便可。
三、模型与ChatGPT和GPT4AII的效果对照
ChatGLM⑹B在与ChatGPT和GPT4AII的对照中表现出色。
3.1 ChatGLM⑹B
当你向ChatGLM⑹B发问：“蒸1个包子需要10分钟，蒸10个包子需要多久？”时，它会给出非常公道的回答。
3.2 ChatGPT
当你向ChatGPT相同的问题时，它的回答可能会显得简单一些。
3.3 GPT4AII
GPT4AII只能实现英文的对话，当我们用英文发问相关问题时，发现它的效果不如ChatGLM⑹B和ChatGPT。
四、总结
ChatGLM⑹B的优势在于方便的本地部署和出色的中文理解能力。它不需要联网，也不需要账号登录，因此非常安全。但是，它没法增量学习互联网上最新的信息，知识库的扩大需要增加额外的训练样本。总的来讲，ChatGLM⑹B是一款方便实用的模型，为我们提供了一个强大的中英双语对话工具。
进一步展开说明：
ChatGLM⑹B是一款强大的中英双语对话语言模型，它基于GLM架构，并具有62亿个参数。通过与ChatGPT和GPT4AII的对照，我们可以看到它在效果上的优势。
首先，ChatGLM⑹B在本地部署方面非常方便。通过模型量化技术，用户可以在消费级显卡上进行部署，而不需要依赖云端服务。这使得用户可以在需要的时候随时随地使用ChatGLM⑹B。
其次，ChatGLM⑹B在中文理解能力方面表现出色。通过约1T标识符的中英双语训练和多种技术的优化，ChatGLM⑹B可以生成符合人类偏好的回答。当我们向ChatGLM⑹B发问关于包子蒸制时间的问题时，它给出的回答非常公道。这说明ChatGLM⑹B对中文的理解和逻辑推理能力非常强大。
但是，ChatGLM⑹B也有一些局限性。由因而基于固定的训练样本进行的训练，它没法实时地获得互联网上最新的信息。如果我们希望ChatGLM⑹B的知识库能够扩大，就需要增加额外的训练样本。另外，ChatGLM⑹B也没法在没有先验知识的情况下进行推理和判断。
总的来讲，ChatGLM⑹B是一款非常实用的中英双语对话模型，它的本地部署能力和中文理解能力都非常出色。如果你需要一个方便实用的对话工具，ChatGLM⑹B将是一个很好的选择。
chatgpt本地部署的常见问答Q&A
问题1：ChatGPT是甚么？
答案：ChatGPT是一个基于GPT⑵模型的开源项目，用于生成自然流畅、语义联贯的文本，特别适用于聊天机器人任务。它是自然语言处理领域中最早进的模型之一，通过训练大范围语料库来学习语言模式和语义知识。ChatGPT能够根据输入的指令或问题，生成相应的回答或回复，具有人类般的对话交互能力。
- ChatGPT基于GPT⑵模型，是一种强大的自然语言生成模型。
- ChatGPT通过训练大量文本数据来学习语言模式和语义知识。
- ChatGPT能够根据输入指令或问题生成相应的回答或回复。
问题2：怎么将ChatGPT部署到本地？
答案：要将ChatGPT部署到本地，您可以依照以下步骤进行操作：
- 获得OpenAI API密钥，注册账号并获得API密钥。
- 安装Docker和Docker Compose，这可以帮助您快速部署和运行ChatGPT。
- 在GitHub上搜索ChatGPT项目，下载并安装相关代码。
- 安装所需依赖库，确保ChatGPT的正常运行。
- 启动ChatGPT服务，使用命令启动本地服务器。
通过以上步骤，您就能够成功将ChatGPT部署到本地，并开始使用它进行自然语言生成和对话任务。
- 获得OpenAI API密钥，用于使用ChatGPT的核心功能。
- 安装Docker和Docker Compose，以便快速部署和运行ChatGPT。
- 下载ChatGPT的代码并安装所需依赖库。
- 启动ChatGPT服务以提供对话生成和交互功能。
问题3：怎样使用ChatGPT进行对话？
答案：要使用ChatGPT进行对话，您可以依照以下步骤进行：
- 确保已成功部署并启动了ChatGPT服务。
- 通过访问”http://localhost:5000″来测试服务会不会正常运行。
- 在对话框中输入您想要与ChatGPT进行的对话内容。
- ChatGPT将根据您的输入生成相应的回答或回复。
通过以上步骤，您可使用ChatGPT进行对话，并根据您的输入获得到相应的回答或回复。
- 确保ChatGPT服务已成功部署并正常运行。
- 通过访问”http://localhost:5000″来测试服务会不会正常运行。
- 在对话框中输入您想要与ChatGPT进行的对话内容。
- ChatGPT将根据您的输入生成相应的回答或回复。
