導讀：介紹 ChatGPT (Open ai)，它是基于 GPT-3.5、4.0架構的大型語言模型，由 OpenAI 開發。一起先了解 ChatGPT 的基本原理，部署環境要求，部署方式，內建 ChatGPT API，本地Docker 部署 chatgpt。
1 一起先了解 ChatGPT 的基本原理
ChatGPT（Chatbot）是基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）-3.5架構的大型語言模型。
GPT 是一種基于深度學習的模型，能夠生成連貫、有邏輯的文本。
它經過在大量的文本資料上進行預訓練，學習了語言的統計模式和上下文資訊，并能夠根據輸入生成合理的響應。
ChatGPT 的基本原理如下：
- Transformer 架構：ChatGPT 使用了 Transformer 架構，這是一種基于自注意力機制（self-attention）的神經網絡模型。Transformer 的主要優勢是能夠捕捉長距離的依賴關系，而無需使用傳統的遞歸循環神經網絡（RNN）結構。
- 預訓練：在部署之前，ChatGPT 需要經過大規模的預訓練。這個過程使用了大量的公開文本資料集，如維基百科、網際網路論壇和新聞文章等。通過閱讀這些文本資料，模型學習了詞彙、句法結構和語義關系等。
- 自回歸生成：ChatGPT 是一個自回歸模型，意味着它在生成響應時是逐詞逐句地進行的。給定一個輸入文本，模型會預測下一個最可能的詞或字元，并将其作為輸出。生成的輸出可以進一步用作下一個時間步的輸入，以生成連貫的對話。
- 上下文了解：ChatGPT 在生成響應時考慮上下文資訊。它會根據前面的對話曆史來了解使用者的意圖，并生成與之相關的響應。通過自注意力機制，模型能夠将注意力集中在輸入序列中不同位置的相關部分，進而更好地了解語境。
- Fine-tuning：預訓練後，ChatGPT 還需要進行微調（fine-tuning），以适應特定任務或應用。在微調階段，模型會在特定的資料集上進行訓練，例如聊天對話資料。這樣可以使模型更好地了解特定領域的語言和上下文，提高生成響應的品質和相關性。
總的來說，ChatGPT 利用 Transformer 架構、預訓練和微調等技術，能夠了解和生成連貫的自然語言對話。
它的基本原理是通過學習大量文本資料的統計模式和上下文資訊，以生成合理的響應，并在特定任務上進行微調以提高性能。
2 部署環境要求
部署 ChatGPT 需要滿足以下基本要求，包括硬體、軟體、網絡方面的要求。具體如下。
2.1 硬體要求
2.1.1 計算資源
ChatGPT 是一個大型的語言模型，需要足夠的計算資源來運作和處理複雜的模型推理。較大規模的模型需要更多的記憶體和計算能力。
您可能需要考慮使用具備足夠記憶體和處理能力的伺服器、虛拟機執行個體或雲計算資源。
2.1.2 存儲空間
預訓練的 ChatGPT 模型檔案較大，需要足夠的存儲空間來儲存模型參數。
確定您有足夠的磁盤空間來存儲模型檔案，以及處理日志和其他相關資料。
2.2 網絡要求
2.2.1 網絡連接配接
ChatGPT 需要與使用者進行實時的互動，是以您需要穩定且高速的網絡連接配接。
快速的上行和下行帶寬可以確定流暢的對話和響應時間。
2.2.2 API 請求限制
如果您通過 API 通路 ChatGPT，一些 API 提供商可能對每秒請求次數、每日請求量或并發連接配接數等方面設定了限制。
確定您了解并滿足供應商的限制要求，以避免出現通路被限制或超出配額的問題。
2.3 軟體要求
2.3.1 開發環境
您需要适當的開發環境來處理 ChatGPT 的部署和內建。這可能包括安裝和配置适當的開發工具、運作時環境和相關的軟體包。
2.3.2 語言和架構
ChatGPT 可以使用多種程式設計語言和深度學習架構進行部署。您需要選擇一種适合您技術棧和需求的語言和架構，并確定其相容性和支援性。
2.3.3 API 通路憑證
如果使用 API 通路 ChatGPT，您可能需要注冊并擷取通路憑證，如 API 密鑰或令牌。這些憑證用于身份驗證和通路控制，確定隻有經過授權的使用者可以使用 ChatGPT。
以上是部署 ChatGPT 的基本要求。確定您具備足夠的計算資源、網絡連接配接和适當的開發環境，以確定順利部署和運作 ChatGPT，并提供良好的使用者體驗。
3 選擇部署方式
以下是幾種常見的部署方式，包括使用雲服務提供商的虛拟機執行個體和使用容器技術進行部署，并讨論它們的優點和适用場景：
3.1 使用雲服務提供商的虛拟機執行個體
3.1.1 優點
彈性擴充：雲服務提供商通常提供自動擴充功能，您可以根據流量需求增加或減少虛拟機執行個體的數量。
靈活性：您可以選擇不同的虛拟機規格來滿足您的計算和記憶體需求。
管理簡便：雲服務提供商負責底層的硬體和網絡管理，您隻需關注應用程式部署和配置即可。
3.1.2 适用場景
對于規模有較大波動的應用，例如需要處理高流量峰值的聊天平台，使用虛拟機執行個體可以快速适應變化的需求。需要靈活的計算和記憶體資源的應用程式，例如複雜的自然語言處理或機器學習模型。
3.2 使用容器技術（如Docker）進行部署
3.2.1 優點
高度可移植性：容器化應用程式可以在不同的環境中運作，包括開發、測試和生産環境，確定應用程式的一緻性。
部署簡化：容器化應用程式可以打包成鏡像，可以快速部署和擴充，并且容易進行版本控制和管理。
資源使用率：容器可以在同一主機上共享作業系統核心，減少資源的浪費和開銷。
3.2.2 适用場景
多個獨立應用程式共享相同的基礎設施，例如多個微服務應用程式。
需要快速部署、水準擴充和版本控制的應用程式。
請注意，這些部署方式的選擇取決于您的具體需求和應用程式的特點。
4 內建 ChatGPT API
要通過 API 內建 ChatGPT 到應用程式或網站中，以下是一般的指導步驟：
4.1 注冊 OpenAI API：
通路 OpenAI 的官方網站并注冊一個賬号。登入後，轉到 OpenAI API 部分，并按照流程完成注冊和訂閱 API 服務的步驟。擷取通路密鑰（API 密鑰），該密鑰将用于身份驗證和通路控制。
4.2 選擇合适的 SDK 或庫：
OpenAI 提供了多種官方 SDK 和庫，可以簡化與 ChatGPT API 的互動。根據您使用的程式設計語言，選擇合适的 SDK 或庫進行內建。目前 OpenAI 提供 Python、JavaScript 和其他一些流行語言的 SDK 和庫。
4.3 安裝 SDK 或庫：
使用所選的程式設計語言和包管理工具，安裝相應的 SDK 或庫。例如，對于 Python，可以使用 pip 包管理工具安裝 OpenAI 的 Python SDK。
4.4 編寫代碼：
導入所需的庫和子產品，包括 OpenAI 的 SDK 或庫。建立一個 API 用戶端對象，并使用您在步驟 1 中獲得的通路密鑰進行身份驗證。根據您的應用場景和需求，編寫代碼來發送請求和處理響應。通常，您需要建構一個包含使用者輸入的請求對象，然後通過 API 用戶端發送請求。解析 API 響應，提取所需的資料，如 ChatGPT 生成的響應文本。
4.5 測試和調試：
在開發過程中，進行測試和調試以確定內建正常工作。測試包括向 ChatGPT 發送不同類型的請求，檢查響應是否符合預期。如果遇到問題或錯誤，檢查文檔、日志和錯誤資訊，進行适當的排查和修複。
這些是一般的步驟和指導，具體實作可能因所選的 SDK 或庫而有所不同。建議仔細閱讀 OpenAI 的官方文檔和 SDK 文檔，以了解詳細的使用說明和示例代碼。這些文檔通常包含了具體的代碼示例，展示了如何建構請求、發送請求和處理響應。
5 本地Docker 部署 chatgpt
網絡翻牆了
5.1 安裝 Docker
此處省略幾百字
5.2 安裝 Pandora 項目
github: https://github.com/pengzhile/pandora
- 拉取項目鏡像：docker pull pengzhile/pandora
- 一鍵部署：docker run -e PANDORA_CLOUD=cloud -e PANDORA_SERVER=0.0.0.0:8899 -p 8899:8899 -d pengzhile/pandora
5.3 擷取Access Token
擷取連結：http://chat.openai.com/api/auth/session
擷取token需要有chat GPT賬号，可以自行注冊，也可以直接購買賬号
5.4 看看效果