安装和配置gptacademic1.首先现在根目录创建一个文件夹;比如:gpt_academic 这里文件夹名字随便你取! 2.根目录创建好的文件夹里面创建一个文件命名为“docker-compose.yml”我用的代码如下: version: '3' services: gpt_academic_nolocalllms: image: ghcr.io/binary-husky/gpt_academic_nolocal:master environment...
git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git 复制代码 配置API_KEY等变量从无双AI企业接口系统>>注册一个账号 登录后点击令牌复制你的token 对于GPT的API Key来说,最近发现还是有很多人不太了解,这里简单再提一下,市面上存在两种Key,理论上都可以用: 官方API通道:优点:对接稳定,支...
在我的机器上,4-bits 模型推理速度勉强能接受。 接下来就是让gpt_academic连接本地模型。这里发现一个解决方法,可以使用llama-cpp-python,这个python binding 可以提供一个OpenAI-like API,然后在gpt_academic中配置bridge就行了。 llama-cpp OpenAI compatible web server 发布...
你可以通过访问服务器的IP地址和你在docker-compose.yml文件中配置的端口(例如http://你的服务器IP:22307)来验证GPT Academic是否部署成功。如果一切正常,你应该能够看到GPT Academic的网页界面。 此外,你还可以通过检查Docker容器的日志来确认GPT Academic是否正在正常运行: bash docker logs -f gpt_academic 这条命...
latest ``` 4. 复制配置文件 创建并运行容器后,使用以下命令复制 `config_private.py` 配置文件: ``` docker cp gpt_academic:/gpt/config_private.py /mnt/user/appdata/gpt_academic/config_private.py ``` 请将 `/mnt/user/appdata/gpt_academic/config_private.py` 替换为您希望存放 `config_private...
进入项目目录:cd gpt_academic 安装必要的Python库:python -m pip install -r requirements.txt 使用Docker: 根据需要选择Docker部署方案,例如部署包含所有功能的大型镜像:docker-compose up(需要先修改docker-compose.yml文件) 配置说明 配置API_KEY及其他变量是使用GPT学术插件的关键步骤,用户可以在config.py文件中设置...
在配置ChatGPT_academic学术优化模型时,需要准备以下工具和环境: Python编程语言:ChatGPT模型是基于Python语言开发的,因此需要安装Python解释器和相关库。 GPU计算资源:由于ChatGPT模型需要进行大规模的矩阵乘法和自注意力计算,因此需要使用GPU计算资源来加速计算过程。 Hugging Face Transformers库:这是一个包含了众多预训练...
一、学术优化配置1.1 数据支持ChatGPT_academic的学术优化配置首先需要数据支持。对于科学研究而言,数据是至关重要的,它是研究的基石,能够支持研究结论的可靠性、准确性和可信度。在ChatGPT_academic中,用户可以上传自己的数据,也可以使用平台提供的数据资源,这些数据资源涵盖了各个学科领域,包括社会科学、自然科学等。1.2...
1. 下载项目:通过git clone命令下载GPT Academic项目到本地。 2. 配置API_KEY等变量:在config.py中配置必要的API KEY等环境变量。 3. 安装依赖:使用pip或conda安装项目依赖。 4. 运行项目:执行python main.py来启动GPT Academic。 5. 自定义快捷键和插件:根据需要在core_functional.py中添加自定义快捷键和插件...