


Berdasarkan projek UI Web ChatGPT sumber terbuka, cepat bina tapak ChatGPT anda sendiri
Sebagai blogger teknologi, Fengfeng lebih suka semua jenis lambungan sebelum ini saya telah memperkenalkan ChatGPT untuk menyambung ke WeChat, DingTalk dan Planet Pengetahuan (jika anda belum melihatnya, anda boleh membaca artikel sebelumnya. ), semasa saya melihat projek sumber terbuka baru-baru ini, saya menemui projek UI Web ChatGPT.
Saya hanya fikir saya tidak pernah menyambungkan ChatGPT ke UI Web sebelum ini adalah bagus untuk menggunakan projek sumber terbuka ini. Berikut ialah langkah pemasangan praktikal untuk dikongsi dengan semua orang.
Pemasangan
Dokumentasi projek rasmi pada Github menyediakan banyak kaedah pemasangan, termasuk pemasangan manual, penggunaan docker dan penggunaan jauh Adalah bagus untuk memilih kaedah penggunaan, pada mulanya saya fikirkan hanya menggunakan docker untuk digunakan secara langsung untuk kesederhanaan, tetapi siapa sangka bahawa selepas menggunakan pada pelayan, akan sentiasa ada masalah Sambungan yang ralat selepas menetapkan akaun log masuk dan kata laluan di laman web.
Setelah membaca isu rasmi, saya melihat bahawa ramai orang mempunyai masalah yang sama Mengikut kaedah yang disediakan dalam isu itu, saya akhirnya menyelesaikan masalah itu dengan mengubah suai fail docker. Pada masa yang sama, untuk mengubah suai tajuk beberapa halaman, saya memutuskan untuk memotong kod sumber dan kemudian menggunakannya dengan membungkus semula imej itu sendiri.
Muat turun kod sumber
Mula-mula kami memotong gudang kod sumber dalam Github, dan kemudian mengklon gudang kami sendiri, git klon https://github.com/akaun github anda sendiri /chatgpt- web.git,
Selepas muat turun selesai, kami memasuki direktori projek dan kemudian memasang kebergantungan Perintahnya adalah seperti berikut
cd chatgpt-web pip install -r requirements.txt
Pada langkah ini kami mungkin muncul Beberapa masalah adalah. seperti berikut:
- pip tidak wujud: Dalam kes ini, anda perlu memasang persekitaran Python terlebih dahulu, tetapi saya tidak akan memperkenalkannya secara terperinci di sini;
- RALAT: Tidak pengedaran sepadan ditemui untuk tiktoken (dari -r requirements.txt (baris 4)): Ini ialah pakej yang tidak mempunyai kebergantungan yang berkaitan dalam imej pipnya sendiri dan perlu diganti > Pegawai menyediakan FAQ Untuk senarai, anda boleh merujuk senarai soalan lazim yang disediakan oleh penyelesaian rasmi untuk menyelesaikannya.
pip install <package> -i https://pypi.org/simple
- Biasanya, semua masalah yang berkaitan boleh diselesaikan. Sungguh mengagumkan bahawa kami menghadapi masalah kedua di sini, yang telah diselesaikan dengan menukar imej, anda boleh menyemaknya ia keluar sendiri. Penyerahan kod sumber
Mula-mula, mari kita mencubanya Tanpa mengubah suai kod sumber, gunakan docker untuk menggunakan ia pada pelayan untuk melihat kesannya. Selepas kami memuat turun kod sumber pada pelayan, masukkan direktori dan bungkus imej
Kemudian kami menyemak imej docker melalui imej docker, seperti berikutgit clone https://github.com/zhuSilence/chatgpt-web.git cd chatgpt-web docker build -t chatgpt-ui:ori .
docker run -d --name chatgpt-ui -e my_api_key="填入自己的 open api key" -e USERNAME="admin" -e PASSWORD="admin" -v ~/chatGPThistory:/app/history -p 7860:7860 chatgpt-ui:ori
Selepas menemui masalah, anda boleh menyelesaikan masalah tersebut, seseorang yang menyebut di bawah itu jika anda mahu menggunakan pada rangkaian luaran, anda perlu Apa yang diubah suai ialah fail Dockerfile Di hadapan arahan CMD, tambah baris berikut
RUN sed -i 's/websocket.cookies.get("access-token. ")/websocket.cookies.get("access -token-unsecure")/' /root/.local/lib/python3.9/site-packages/gradio/routes.py
Sebab mengapa ini ditambah Satu baris adalah kerana token yang betul tidak boleh diperoleh apabila digunakan pada pelayan, dan arahan dalam baris ini adalah menggunakan arahan sed untuk menggantikan access_token_unsecure dalam skrip route.py dengan access_token untuk mendapatkan token pengesahan.Kemudian mari kita ubah suai Dockerfile, kemudian bina semula imej baharu, mulakan semula dan lihat sama ada ia boleh diselesaikan.
通过 vim Dockerfile 命令修改,然后再构建一个新的镜像
vim Dockerfile docker build -t chatgpt-ui:new . docker images
可以看到,这里我们有两个镜像了,虽然名子一样,但是对应的 TAG 是不一样的,
docker run -d --name chatgpt-ui2 -e my_api_key="填入自己的 open api key" -e USERNAME="admin" -e PASSWORD="admin" -v ~/chatGPThistory:/app/history -p 7861:7860 chatgpt-ui:new
同样进行登录过后,我们会发现这次正常了,可以愉快的进行玩耍了。
调戏
首先我们可以在官方的 Prompt 模板中选择一个好玩的,里面包含的模板有很多。
比如我们可以让 ChatGPT 充当一个 SQL 终端,然后帮我们执行 SQL 语句。
怎么样是不是很神奇?还有很多有趣的模板可以选择,也可以自己设定一个符合自己工作或者学习的 Prompt 来进行 AI 的调戏。同时因为我们是基于源码手动进行构建镜像的,可以把一些内容换成自己的,或者自行进行一些二次开发都是可以的。
总结
前面的文章给大家接入了如何接入微信,钉钉以及知识星球,今天的文章教大家如何构建一个属于自己的 ChatGPT 平台,对于 ChatGPT 这种划时代的产品,在这么短的时间里面已经风靡全球了,各种互联网公司都投入大模型的研究,更有很多 AI 领域的人都开启了创业之旅,比如王慧文,李开复等。
Atas ialah kandungan terperinci Berdasarkan projek UI Web ChatGPT sumber terbuka, cepat bina tapak ChatGPT anda sendiri. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Anotasi teks ialah kerja label atau teg yang sepadan dengan kandungan tertentu dalam teks. Tujuan utamanya adalah untuk memberikan maklumat tambahan kepada teks untuk analisis dan pemprosesan yang lebih mendalam, terutamanya dalam bidang kecerdasan buatan. Anotasi teks adalah penting untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi dalam aplikasi kecerdasan buatan. Ia digunakan untuk melatih model AI untuk membantu memahami maklumat teks bahasa semula jadi dengan lebih tepat dan meningkatkan prestasi tugasan seperti klasifikasi teks, analisis sentimen dan terjemahan bahasa. Melalui anotasi teks, kami boleh mengajar model AI untuk mengenali entiti dalam teks, memahami konteks dan membuat ramalan yang tepat apabila data baharu yang serupa muncul. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi teks sumber terbuka yang lebih baik. 1.LabelStudiohttps://github.com/Hu

DALL-E 3 telah diperkenalkan secara rasmi pada September 2023 sebagai model yang jauh lebih baik daripada pendahulunya. Ia dianggap sebagai salah satu penjana imej AI terbaik setakat ini, mampu mencipta imej dengan perincian yang rumit. Walau bagaimanapun, semasa pelancaran, ia adalah tidak termasuk

Anotasi imej ialah proses mengaitkan label atau maklumat deskriptif dengan imej untuk memberi makna dan penjelasan yang lebih mendalam kepada kandungan imej. Proses ini penting untuk pembelajaran mesin, yang membantu melatih model penglihatan untuk mengenal pasti elemen individu dalam imej dengan lebih tepat. Dengan menambahkan anotasi pada imej, komputer boleh memahami semantik dan konteks di sebalik imej, dengan itu meningkatkan keupayaan untuk memahami dan menganalisis kandungan imej. Anotasi imej mempunyai pelbagai aplikasi, meliputi banyak bidang, seperti penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan model penglihatan graf Ia mempunyai pelbagai aplikasi, seperti membantu kenderaan dalam mengenal pasti halangan di jalan raya, dan membantu dalam proses. pengesanan dan diagnosis penyakit melalui pengecaman imej perubatan. Artikel ini terutamanya mengesyorkan beberapa alat anotasi imej sumber terbuka dan percuma yang lebih baik. 1.Makesen

Teorem terakhir Fermat, akan ditakluki oleh AI? Dan bahagian yang paling bermakna dari keseluruhannya ialah Teorem Terakhir Fermat, yang akan diselesaikan oleh AI, dengan tepat untuk membuktikan bahawa AI tidak berguna. Suatu ketika dahulu, matematik tergolong dalam alam kecerdasan manusia yang tulen kini, wilayah ini dihuraikan dan diinjak oleh algoritma canggih. Imej Teorem Terakhir Fermat ialah teka-teki "terkenal" yang telah membingungkan ahli matematik selama berabad-abad. Ia telah terbukti pada tahun 1993, dan kini ahli matematik mempunyai rancangan besar: untuk mencipta semula bukti menggunakan komputer. Mereka berharap bahawa sebarang ralat logik dalam versi bukti ini boleh disemak oleh komputer. Alamat projek: https://github.com/riccardobrasca/flt

Teknologi pengesanan dan pengecaman muka adalah teknologi yang agak matang dan digunakan secara meluas. Pada masa ini, bahasa aplikasi Internet yang paling banyak digunakan ialah JS Melaksanakan pengesanan muka dan pengecaman pada bahagian hadapan Web mempunyai kelebihan dan kekurangan berbanding dengan pengecaman muka bahagian belakang. Kelebihan termasuk mengurangkan interaksi rangkaian dan pengecaman masa nyata, yang sangat memendekkan masa menunggu pengguna dan meningkatkan pengalaman pengguna termasuk: terhad oleh saiz model, ketepatannya juga terhad. Bagaimana untuk menggunakan js untuk melaksanakan pengesanan muka di web? Untuk melaksanakan pengecaman muka di Web, anda perlu biasa dengan bahasa dan teknologi pengaturcaraan yang berkaitan, seperti JavaScript, HTML, CSS, WebRTC, dll. Pada masa yang sama, anda juga perlu menguasai visi komputer yang berkaitan dan teknologi kecerdasan buatan. Perlu diingat bahawa kerana reka bentuk bahagian Web

SOTA baharu untuk keupayaan memahami dokumen multimodal! Pasukan Alibaba mPLUG mengeluarkan kerja sumber terbuka terkini mPLUG-DocOwl1.5, yang mencadangkan satu siri penyelesaian untuk menangani empat cabaran utama pengecaman teks imej resolusi tinggi, pemahaman struktur dokumen am, arahan mengikut dan pengenalan pengetahuan luaran. Tanpa berlengah lagi, mari kita lihat kesannya dahulu. Pengecaman satu klik dan penukaran carta dengan struktur kompleks ke dalam format Markdown: Carta gaya berbeza tersedia: Pengecaman dan kedudukan teks yang lebih terperinci juga boleh dikendalikan dengan mudah: Penjelasan terperinci tentang pemahaman dokumen juga boleh diberikan: Anda tahu, "Pemahaman Dokumen " pada masa ini Senario penting untuk pelaksanaan model bahasa yang besar. Terdapat banyak produk di pasaran untuk membantu pembacaan dokumen. Sesetengah daripada mereka menggunakan sistem OCR untuk pengecaman teks dan bekerjasama dengan LLM untuk pemprosesan teks.

Izinkan saya memperkenalkan kepada anda projek sumber terbuka AIGC terkini-AnimagineXL3.1. Projek ini adalah lelaran terkini model teks-ke-imej bertema anime, yang bertujuan untuk menyediakan pengguna pengalaman penjanaan imej anime yang lebih optimum dan berkuasa. Dalam AnimagineXL3.1, pasukan pembangunan menumpukan pada mengoptimumkan beberapa aspek utama untuk memastikan model mencapai tahap prestasi dan kefungsian yang baharu. Pertama, mereka mengembangkan data latihan untuk memasukkan bukan sahaja data watak permainan daripada versi sebelumnya, tetapi juga data daripada banyak siri anime terkenal lain ke dalam set latihan. Langkah ini memperkayakan pangkalan pengetahuan model, membolehkannya memahami pelbagai gaya dan watak anime dengan lebih lengkap. AnimagineXL3.1 memperkenalkan set teg khas dan estetika baharu

Langkah pemasangan: 1. Muat turun perisian ChatGTP dari laman web rasmi ChatGTP atau kedai mudah alih 2. Selepas membukanya, dalam antara muka tetapan, pilih bahasa sebagai bahasa Cina 3. Dalam antara muka permainan, pilih permainan mesin manusia dan tetapkan Spektrum bahasa Cina; 4 Selepas memulakan, masukkan arahan dalam tetingkap sembang untuk berinteraksi dengan perisian.
