在浏览器中输入“localhost:8000”访问ChatGPT界面。 在对话框中输入问题或句子,点击“Ask”按钮。 ChatGPT将根据用户输入生成回答,并展示在页面上。 需要注意的是,由于ChatGPT模型的计算量较大,可能会消耗大量的计算资源和内存。因此,建议在部署本地ChatGPT时,对模型进行适当的裁剪和优化,以保证应用的稳定性和效率。
1. 数据准备:首先需要准备ChatGPT的训练数据。可以使用对话数据集,可以是公开的数据集或者自己收集的对话数据。确保数据集具有多样性,并且涵盖了各种不同的对话场景和语言风格。 2. 模型训练:使用准备好的训练数据集来训练ChatGPT模型。可以使用开源的GPT模型库,如Hugging Face的transformers库或OpenAI的GPT套件。这些库...
运行服务器:使用您选择的框架运行 API 服务器。您需要在本地主机上运行服务器,以便能够通过 HTTP 请求与 ChatGPT 进行交互。 测试API:使用任何 HTTP 客户端(例如 cURL 或 Postman)测试 API 的功能。您可以向 API 发送 POST 请求,并检查生成的响应是否符合您的预期。 请注意,本地部署 ChatGPT 需要相当的计算资...
其他文档地址:Chatgpt+Comfyui绘图源码运营文档Chatgpt+Comfyui绘图源码线上部署文档一、源码说明1、源码目录说明app_home:app官网源码chatgpt-java:管理后台服务端源码、用户端的服务端源码chatgpt-pc:电脑网页前端源码chatgpt-ui:管理后台前端源码chatgpt-uniapp:手机网页端、小程序、app的源码maku-generator chatgpt ...
要在本地部署ChatGPT,你需要遵循以下步骤: 1. 确定系统要求:ChatGPT需要较高的计算资源和内存。你的系统应具备足够的CPU和RAM来支持模型的加载和推断。推荐使用具备8核或以上CPU、32 GB或以上内存的机器。 2. 安装依赖项:ChatGPT需要Python 3.6或更高版本。首先,确保你的机器上已经安装了Python。然后,使用以下命...
ChatGLM-6B 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 亿参数。结合模型量化技术,用户可以在消费级的显卡上进行本地部署(INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存)。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术,针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双...
本次和大家分享一个本地电脑免费搭建ChatGPT聊天工具的应用ChatGPT-Next-Web,这个应用还支持Google Gemini,anthropic claude,Baidu,ByteDance,Alibaba,iflytek,ChatGLM等众多人工智能大语言模型,有了这个…
感谢Yidadaa大佬制作的ChatGPT-Next-Web项目,让咱们可以轻松的使用到优质工具===ChatGPT api key:https://platform.openai.com/account/api-keysGithub项目地址:https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-WebVercel:https://vercel.com/==, 视频播放量 7159、弹
从官方网站 GPT4All上看,它被描述为一个免费使用、本地运行、隐私感知的聊天机器人。无需 GPU 和联网。 GTP4All 是一个生态系统,用于训练和部署在消费级 CPU 上本地运行的强大和定制的大型语言模型。 我们的 GPT4All 模型是一个 4GB 的文件,您可以下载该文件并将其插入 GPT4All 开源生态系统软件。Nomic AI...
相比之下,本地部署ChatGPT具有以下优势: 低延迟:由于聊天机器人直接部署在本地网络中,与用户进行交互时无需经过云端处理,可大幅降低延迟,提高用户体验。 数据安全:本地部署可以更好地保护用户数据的安全性,避免数据泄露和恶意攻击的风险。 节省网络带宽:由于聊天机器人直接在本地运行,无需将数据传输到云端,可以大幅...