如何在本地服务器上搭建 ChatGPT

要在本地服务器上搭建一个 ChatGPT，您需要完成以下步骤：

安装必要的软件

首先，您需要安装 Python 3 和 Flask 框架。您可以从官方网站下载 Python 3 的安装程序，然后使用 pip 安装 Flask：

pip install flask

下载 ChatGPT 模型

您需要从 Hugging Face 的 Transformers 仓库下载预训练好的 GPT 模型，例如：

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelWithLMHead

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained('microsoft/DialoGPT-medium')

创建 Flask 应用程序

您可以创建一个简单的 Flask 应用程序，它将接收用户输入并显示 ChatGPT 的响应。例如：

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    input_text = request.json['input_text']
    input_ids = tokenizer.encode(input_text + tokenizer.eos_token, return_tensors='pt')
    response_ids = model.generate(input_ids, max_length=1024, num_beams=5, no_repeat_ngram_size=2)
    response_text = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
    return jsonify({'response_text': response_text})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

启动应用程序

使用以下命令启动应用程序：

FLASK_APP=app.py flask run

现在，您可以通过向应用程序发送 POST 请求来与 ChatGPT 进行交互：

import requests
import json

url = 'http://localhost:5000/chat'
headers = {'Content-Type': 'application/json'}
data = {'input_text': 'Hello!'}

response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(data))
response_text = response.json()['response_text']
print(response_text)

这将打印出 ChatGPT 的响应。您可以根据需要扩展该应用程序，以便更好地满足您的需求。