最近chatgpt很火啊,刚出来的时候没怎么在意,后来试用了一下,在一些问题上它的回答还是蛮靠谱的,特别是用于翻译方面的问题。于是想着自己搭一个用用,访问起来方便些。
首先我们需要一台服务器,得是国外的,国内暂时没法访问,要是有代理的话可以试试。然后还需要准备一个chatgpt账号,有api也行。首先如果有账号的话就去chatgpt管理页面获取个api,进到首页,点击右上角头像,下拉菜单中点击“View API keys”,进去新建个api即可,这个过程需要上网环境的支持,所以还是花点小钱直接买比较方便。
准备好api后,我们去github上找到“Chanzhaoyu/chatgpt-web”这个项目,可以看到关于项目的详细介绍,还有部署方式,我们这里用docker部署,比较方便。
方便的话打开docker的管理界面操作,没有的话也可以参考docker项目的部署命令,我这里用宝塔的docker管理器演示,其他的管理器操作类似的。
来到“镜像管理”界面,点击“镜像搜索”,在搜索框内输入“chenzhaoyu94/chatgpt-web”找到正确的镜像拉取下来。
然后来到“容器列表”界面,点击“创建容器”,“镜像”选取刚才拉取的镜像;“端口映射”容器端口是3002,外部端口选一个你开放了的端口不然访问不了;“环境变量”里一般填一个OPENAI_API_KEY即你的chatgpt api 就可以了,当然你需要设置其他的话就参考下官方文档。
确认无误后,点击“提交”,过一会儿容器创建好后就可以访问你服务器IP+端口,来和chatgpt愉快的聊天了。
现阶段的ai已经很厉害了,如果继续发展下去的话可能好多人饭碗不保啊,不过总的来说还是会极大的助力我们的工作和生活,一个随时随地有问必答的助理在身边以前想想就很科幻,现在在慢慢变成现实了。
看效果:
Gemini 是谷歌研发的最新一代大语言模型,目前有三个版本,被称为中杯、大杯、超大杯,Gemini Ultra 号称可与GPT-4一较高低:
Gemini Pro在八项基准测试中的六项上超越了GPT-3.5,被誉为“市场上最强大的免费聊天AI工具”。
本文,我们使用的是 Gemini Pro,Pro有两个模型:
Google这次确实给力,API直接免费开放,只要申请就给!
如何本地执行脚本 或 开发一个前端页面,顺利白嫖Google的Gemini呢?
先去 https://ai.google.dev/ 创建Gemini API key
顺便说一句,感兴趣可以去深入学习一下文档:https://ai.google.dev/docs
Gemini 构建应用程序所需的所有信息都可以在这个网站查到,包括Python、Android(Kotlin)、Node.js 和 Swift的支持文档。
我们直接看Python 快速入门指南:
https://ai.google.dev/tutorials/python_quickstart
更省事儿的是直接从这个官方示例中copy代码:
https://github.com/google/generative-ai-docs/blob/main/site/en/tutorials/python_quickstart.ipynb
本地运行脚本,代码其实简单到离谱,6行足矣。
注:网络要畅通
# 先安装google-generativeai
pip install -q -U google-generativeai
文本对话
import google.generativeai as genai
GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response=model.generate_content("你好")
print(response.text)
运行一下:
图片也可以作为输入,比如让Gemini评价一下我的头像
import PIL.Image
import google.generativeai as genai
img=PIL.Image.open('img.png')
GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response=model.generate_content(["请评价一下这张照片", img])
response.resolve()
print(response.text)
运行一下:
做个网页版
网页版可以使用streamlit或者Gradio实现,Gradio 本公众号写过,包括如何将项目免费部署到huggingface。需要了解更多:可以参考我这篇文章腾讯的这个算法,我搬到了网上,随便玩!
也可以部署到自己的服务器,加个域名就OK了
这里参考了这位大佬的代码:https://github.com/meryemsakin/GeminiGradioApp
我修改了源代码中GOOGLE_API_KEY获取方式并加了登陆认证,还做了一点中文翻译
代码如下:
import time
from typing import List, Tuple, Optional
import google.generativeai as genai
import gradio as gr
from PIL import Image
print("google-generativeai:", genai.__version__)
TITLE="""<h1 align="center">Gemini App</h1>"""
SUBTITLE="""<h2 align="center">仅做试玩,不定期下线</h2>"""
GOOGLE_API_KEY='这里填写上一步获取的api'
AVATAR_IMAGES=(
None,
"image.png"
)
def preprocess_stop_sequences(stop_sequences: str) -> Optional[List[str]]:
if not stop_sequences:
return None
return [sequence.strip() for sequence in stop_sequences.split(",")]
def user(text_prompt: str, chatbot: List[Tuple[str, str]]):
return "", chatbot + [[text_prompt, None]]
def bot(
#google_key: str,
image_prompt: Optional[Image.Image],
temperature: float,
max_output_tokens: int,
stop_sequences: str,
top_k: int,
top_p: float,
chatbot: List[Tuple[str, str]]
):
text_prompt=chatbot[-1][0]
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
generation_config=genai.types.GenerationConfig(
temperature=temperature,
max_output_tokens=max_output_tokens,
stop_sequences=preprocess_stop_sequences(stop_sequences=stop_sequences),
top_k=top_k,
top_p=top_p)
if image_prompt is None:
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro')
response=model.generate_content(
text_prompt,
stream=True,
generation_config=generation_config)
response.resolve()
else:
model=genai.GenerativeModel('gemini-pro-vision')
response=model.generate_content(
[text_prompt, image_prompt],
stream=True,
generation_config=generation_config)
response.resolve()
# streaming effect
chatbot[-1][1]=""
for chunk in response:
for i in range(0, len(chunk.text), 10):
section=chunk.text[i:i + 10]
chatbot[-1][1] +=section
time.sleep(0.01)
yield chatbot
image_prompt_component=gr.Image(type="pil", label="Image", scale=1)
chatbot_component=gr.Chatbot(
label='Gemini',
bubble_full_width=False,
avatar_images=AVATAR_IMAGES,
scale=2
)
text_prompt_component=gr.Textbox(
placeholder="你好!",
label="请在这里提问···"
)
run_button_component=gr.Button()
temperature_component=gr.Slider(
minimum=0,
maximum=1.0,
value=0.4,
step=0.05,
label="Temperature",
info=(
"Temperature 控制令牌选择的随机程度 "
"较低的Temperature适用于期望获得真实或正确回答的提示, "
"而较高的Temperature可以导致更多样化或意外的结果 "
))
max_output_tokens_component=gr.Slider(
minimum=1,
maximum=2048,
value=1024,
step=1,
label="Token limit",
info=(
"Token 限制确定每个提示可以获得的最大文本输出量 "
"每个 Token 大约为四个字符,默认值为 2048 "
))
stop_sequences_component=gr.Textbox(
label="Add stop sequence",
value="",
type="text",
placeholder="STOP, END",
info=(
"停止序列是一系列字符(包括空格),如果模型遇到它,会停止生成响应"
"该序列不作为响应的一部分,"
"可以添加多达5个停止序列"
))
top_k_component=gr.Slider(
minimum=1,
maximum=40,
value=32,
step=1,
label="Top-K",
info=(
"Top-k 改变了模型为输出选择 token 的方式 "
"Top-k 为 1 意味着所选 token 在模型词汇表中所有 token 中是最可能的(也称为贪心解码)"
"而 top-k 为 3 意味着下一个 token 从最可能的 3 个 token 中选取(使用temperature)"
))
top_p_component=gr.Slider(
minimum=0,
maximum=1,
value=1,
step=0.01,
label="Top-P",
info=(
"Top-p 改变了模型为输出选择 token 的方式 "
"token 从最可能到最不可能选择,直到它们的概率之和等于 top-p 值 "
"如果 token A、B 和 C 的概率分别为 0.3、0.2 和 0.1,top-p 值为 0.5 "
"那么模型将选择 A 或 B 作为下一个 token(使用temperature) "
))
user_inputs=[
text_prompt_component,
chatbot_component
]
bot_inputs=[
image_prompt_component,
temperature_component,
max_output_tokens_component,
stop_sequences_component,
top_k_component,
top_p_component,
chatbot_component
]
with gr.Blocks() as demo:
gr.HTML(TITLE)
gr.HTML(SUBTITLE)
with gr.Column():
with gr.Row():
image_prompt_component.render()
chatbot_component.render()
text_prompt_component.render()
run_button_component.render()
with gr.Accordion("Parameters", open=False):
temperature_component.render()
max_output_tokens_component.render()
stop_sequences_component.render()
with gr.Accordion("Advanced", open=False):
top_k_component.render()
top_p_component.render()
run_button_component.click(
fn=user,
inputs=user_inputs,
outputs=[text_prompt_component, chatbot_component],
queue=False
).then(
fn=bot, inputs=bot_inputs, outputs=[chatbot_component],
)
text_prompt_component.submit(
fn=user,
inputs=user_inputs,
outputs=[text_prompt_component, chatbot_component],
queue=False
).then(
fn=bot, inputs=bot_inputs, outputs=[chatbot_component],
)
demo.queue(max_size=99).launch(auth=("用户名", "密码"),debug=True)
部署到服务器涉及Nginx配置,域名注册、域名解析等等,蛮麻烦的,这里就不展开了。
*请认真填写需求信息,我们会在24小时内与您取得联系。