chatgpt本地部署

概述本地部署ChatGPT的方法

本地部署ChatGPT可以通过多种方法实现，包括使用Docker、安装依赖库、下载预训练模型等。

方法一：使用Docker本地化部署

• 下载安装项目：直接下载并运行ChatGpt项目，避免登录限制和IP检测1。
• Token登录：使用Token直接登录已部署的项目，提高聊天速度和稳定性1。

方法二：基于深度学习技术的本地部署

• 安装依赖库：安装PyTorch和Transformers等库23。
• 下载预训练模型：获取并配置预训练模型23。
• 配置模型参数：根据需要调整模型参数3。

方法三：使用特定模型和工具

• llama.cpp和vicuna模型：使用这些模型在本地运行ChatGPT4。
• 模型下载与转换：提供模型下载链接和转换格式指导4。
• 推理指令与参数设置：给出推理指令和参数设置示例4。

方法四：Windows系统上的部署

• Text generation web UI：使用该UI搭建自建类ChatGPT服务5。
• cpolar内网穿透：通过cpolar实现服务的远程访问5。

方法五：通用本地环境部署

• 安装Python环境：配置Python环境和依赖包6。
• 下载模型文件：获取所需的模型文件6。
• 配置环境变量：设置环境变量以适应模型运行6。
• 测试和优化：进行必要的测试和性能优化6。