# Chat-gpt_streamlit
是基于 chatgpt 的`gpt-3.5-turbo`的 api 的一个小型对话 demo,可以快速部署到streamlit云.
参考于 https://github.com/cwzsquare/chatgpt-streamlit#chatgpt-streamlit
WHY?
国内很多自己很多的朋友想要使用chatgpt,但是由于各种原因,无法使用,之前测试过申请了api_key,但是由于国内的网络问题,无法使用。
在国外的话,朋友又无法访问到国外服务器的网站。
就在搁置的时候,看到了一个streamlit项目,偶然发现streamlit可以部署到云端,切分享之后不受网络影响,于是完善了这个项目并写了这个教程。
解决了:
1. 账号无法注册的问题,现在卖openai账号好像都成生意了,并且甚至很不能注册。
2. 网络问题,现在可以直接部署到streamlit云端,不受网络影响。
3. 不受capacity的限制,可以无限制的使用。
注意:
1. openai的计费问题,自己掌握,不要滥用。
2. 用的模型是gpt-3.5-turbo。
3. 需要提前fork本仓库,然后在app.py中填入自己的api_key,然后部署到streamlit云端。
## 如何使用?
1. 需要填入自己的 api_key ,去 https://platform.openai.com/account/api-keys 申请吧;
2. 部署到streamlit云端,去 https://streamlit.io/cloud 部署吧(建议用github账号登陆)
3. 点击get start
4. 右上角蓝色New app -> From existing app
5. 选择项目部署,你可以用你fork的项目.
6. Main app file: app.py
7. 点击deploy
8. 最后完成等待即可,完成后分享你的URL,朋友就可以使用了。
## 注意事项
1. 因为使用的streamlit的组件,text_area有一个bug,就是不能在提交后清空,所以每次提交后,需要手动清空。然后才能继续输入下一个问题。暂时没有找到方法解决。
2. 若有朋友有更好的解决方案,欢迎提出。也可以直接pr。或者issue。
3. 建议大家将自己steamlit app设为私有,因为设为公开的话,有被别人蹭流量的风险。
4. 如果对大家有帮助的话,欢迎star🌟🌟🌟🌟🌟,fork,issue,pr。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
基于chat_gpt的可快速部署python框架网页demo,无需翻墙。.zip
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2024-05-11
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GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
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基于chat_gpt的可快速部署python框架网页demo,无需翻墙。.zip (5个子文件)
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message_log.py 56B
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