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本文分成两部分#xff0c;包括【国内服务器上搭建chat GPT】和【后端Spring Boot集成chat GPT】。
无论是在【国内服务器上搭建chat GPT】和【后端Spring Boot集成chat GPT】#xff0c;两个方式都需要魔法访问#xff0c;否则是无法正常使用的#xff0c;即…原创/朱季谦
本文分成两部分包括【国内服务器上搭建chat GPT】和【后端Spring Boot集成chat GPT】。
无论是在【国内服务器上搭建chat GPT】和【后端Spring Boot集成chat GPT】两个方式都需要魔法访问否则是无法正常使用的即需要具备正常访问谷歌或者 api.openai.com的能力。
至于什么是魔法访问以及如何搭建魔法访问请自行研究哈。
下面就开始讲解两部分的教程。
一、国内服务器上搭建chat GPT
首先你需要准备以下东西
1、一台可以访问公网的Linux云服务器最低配置1核2G即可当然有钱可以任性买最高配置
2、chatGPT的密钥
3、开源的仿chatGPT的Docker镜像 1.1、准备一台云服务器
可以是腾讯云、阿里云或者华为云等我分别在阿里云和华为云上都能正常搭建。
1.2、设置网络代理
在部署魔法访问的服务器上需要在/etc/profile增加代理确保通过密钥方式的chatGPT接口调用能正常访问
export all_proxyhttp://127.0.0.1:8889 export http_proxyhttp://127.0.0.1:8889 export https_proxyhttps://127.0.0.1:8889 export all_proxysocks5://127.0.0.1:1080
这里的8889和1080需要根据你的魔法访问里的config.json来相应设置。
配置完成后执行source /etc/profile检验一下curl https://api.openai.com/ 可以访问即没问题。可以继续往下走。 1.3、安装Docker
可以按照我以前记录的一篇关于搭建Docker的方式进行命令行按照CentOS7安装Docker遇到的问题笔记
搭建完成后因为Docker的对外访问若需要走所在宿主的代理话还需要设置以下操作——
创建一个~/.docker/目录然后在该目录下新建一个config.json文件在该文件里添加以下命令——
{default:{httpProxy: http://127.0.0.1:8889,httpsProxy: http://127.0.0.1:8889,noProxy: *.test.example.com,.example2.com,127.0.0.0/8}}
}1.4、Docker镜像
目前网上GitHub已经开源了许多优秀的仿写chatGPT 页面的应用我们无需再额外造轮子只需要挑选其中一款用来打包部署成Docker容器运行即可。
我使用的是chatgpt-mirror这个开源项目。
直接克隆项目到对应的Linux服务器——
git clone https://github.com/yuezk/chatgpt-mirror.git在基于该开源项目以Dockerfile形式打包前需要执行以下被依赖到的镜像——
docker pull node:18-alpine
docker pull node:18-slim接下来就可以执行以下操作来创建一个Docker镜像了——
cd chatgpt-mirror
#--network host表示与宿主公用网络即走代理然后留意下最后有一个 .
docker build --network host -t chatgpt-mirror .
#正常执行成功后通过该指令能看到一个新镜像
docker images具体情况如下 然后需要在cd chatgpt-mirror环境里新增一个文件env该文件里写入chatGPT密钥与宿主机器的代理
OPENAI_API_KEY你的chatGPT密钥
HTTP_PROXYhttp://127.0.0.1:8889完成以上操作后最后在该目录chatgpt-mirror里执行——
docker run -itd --net host -p 3000:3000 -v /app/config.json:/app/config/app.config --env-file env chatgpt-mirror
正常执行完成后即可在浏览上输入http://你的服务器ip:3000就能出来一个外表仿chatGPT但内在是调用真实chatGPT接口的应用。
重点是如此一来你的电脑、平台、手机等终端都无需魔法访问就能直接使用chatGPT了而且响应速度比直连官网快一倍左右速度无比丝滑而且没有像chatGPT官网直连那样经常出现响应异常以及断开的问题协助效率大大增加。
以下就是访问搭建在我自己服务器上的chatGPT页面是不是跟真实的很像。 二、后端Spring Boot集成chat GPT
注意该方式同样需要魔法访问。
首先在maven依赖引入以下配置——
dependencygroupIdcom.theokanning.openai-gpt3-java/groupIdartifactIdservice/artifactIdversion0.11.1/version
/dependency编写以下代码——
GetMapping(/ai)
public void sendMsg() throws InterruptedException {System.out.println(开始提问题);System.out.println(你是一个工作助手情帮忙设计一份活动策划书 );//GPT_TOKEN即你的代码密钥OpenAiService service new OpenAiService(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000));CompletionRequest completionRequest CompletionRequest.builder()//使用的模型.model(text-davinci-003)//输入提示语.prompt(设计一份活动策划书)//该值越大每次返回的结果越随机即相似度越小可选参数默认值为 1取值 0-2.temperature(0.5)//返回结果最大分词数.maxTokens(2048)//与temperature类似.topP(1D).build();service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);Thread.sleep(6000);
}CompletionRequest的属性文档介绍在这里——
https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create
启动调用该接口即可正常使用chat GPT集成到SpringBoot后端代码里—— 需要注意的是若是部署在有魔法访问的Linux云服务代码需要相应做一下调整否则是无法访问到chatGPT的会出现以下异常提示java.net.ConnectException:Failed to connect to api.openai.com/2a03:2880:f10c:283:face:b00c:0:25de:443]
故而需要做以下调整
public void send1Msg() throws InterruptedException {System.out.println(开始提问题);System.out.println(你是一个工作助手情帮忙设计一份活动策划书 );//需要额外设置一个能访问chatGPT的魔法访问代理ObjectMapper mapper defaultObjectMapper();Proxy proxy new Proxy(Proxy.Type.HTTP, new InetSocketAddress(127.0.0.1, 8889));OkHttpClient client defaultClient(GPT_TOKEN,Duration.ofSeconds(10000)).newBuilder().proxy(proxy).build();Retrofit retrofit defaultRetrofit(client, mapper);OpenAiApi api retrofit.create(OpenAiApi.class);//将设置的代理传给OpenAiService即可OpenAiService service new OpenAiService(api);CompletionRequest completionRequest CompletionRequest.builder().model(text-davinci-003).prompt(设计一份活动策划书).temperature(0.5).maxTokens(2048).topP(1D).build();service.createCompletion(completionRequest).getChoices().forEach(System.out::println);Thread.sleep(6000);
}部署在Linux云服务上的聊天返回打印效果—— 以上就是关于【国内服务器上搭建chat GPT】和【后端Spring Boot集成chat GPT】教程更多好玩的关于chat GPT相关的内容可以关注我因为我对这块很感兴趣接下来会分享更多相关内容。有不懂的也可以后台问我。
