如何在本地安装 ChatGPT

Screenshot-2023-03-18-at-10.53.33-AMChatGPT 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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