自搭建chatgpt 自搭建梯子

admin 今天 17阅读 0评论

本文目录一览：

1、电商/私域运营必备!教你搭建微信自动回复RPA机器人!
2、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
3、...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例
4、AutoGPT来了!手把手教你如何本地安装AutoGPT(建议收藏)
5、如何构建GPT——数据标注篇

电商/私域运营必备!教你搭建微信自动回复RPA机器人!

1、八爪鱼RPA：用于实现自动化操作，能够模拟人工在微信上进行消息处理。ChatGPT：提供智能回复功能，使机器人能够更自然、个性化地响应咨询。搭建步骤：学习RPA基础操作：掌握八爪鱼RPA的基本功能和操作方法，为后续搭建机器人打下基础。

2、- **智能提升**：掌握RPA技术，轻松搭建自动回复系统，工作变得更智能高效。- **效率革命**：通过RPA+ChatGPT，实现消息处理自动化，显著提升私域运营效率。

3、八爪鱼特邀杜成老师于1月23日至24日进行直播，分享如何利用RPA搭建微信自动回复机器人。直播内容涵盖RPA基础操作、搭建微信自动回复机器人以提升效率与用户体验，以及实操分享与ChatGPT在自动回复中的应用，让回复更智能、个性化。

自搭建chatgpt 自搭建梯子

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、Docker部署为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

3、访问群晖地址：8181，即可查看到部署的PandoraNext网站，与演示站功能一致。若开启proxy模式，需设置proxy_api_prefix，确保前缀包含数字与字母。这将允许你搭建类似github.com/ChatGPTNextW...界面，并设置代理地址为群晖的地址，如ChatGPT-Next-Web。

4、OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号使用这些信息，即可与One API服务进行交互，其使用方式与OpenAI API基本一致。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。

5、接着，为了更便捷地与大模型互动，我搭建了ChatGPT-Next-Web，一个跨平台的聊天应用，无需梯子即可进行对话学习。我还将这个工具分享给学生，让他们在课堂内外都能通过对话式学习获取所需的知识。

...使用LLMs模块接入自定义大模型,以ChatGLM为例

1、LangChain LLMs模块为自定义大模型接入提供便利。通过封装ChatGLM接口，实现与LangChain其他模块的协同。利用Cache功能，提高响应速度，特别是对重复问题的快速处理。接入方法包括配置Cache与调用模型服务。综上，国内大模型领域发展迅速，ChatGLM-6B作为平民版本，为开发人员提供了低成本、高效率的选项。

2、年10月26日，由我国计算机学会主办的2023中国计算机大会正式拉开帷幕。智谱AI在论坛上推出了一款全自主研发的第三代基座大模型——ChatGLM3及相关产品，这是继推出千亿基座对话模型ChatGLM与ChatGLM2后的又一重要里程碑。

3、在自然语言处理领域，LLMs，如ChatGPT、LLaMA、ChatGLM和GPT-4等，因其强大的下游任务适应能力而引起广泛关注。然而，由于LLMs的黑盒性质，对于模型整体能力的评估仍然存在挑战。INSTRUCTEVAL评估方法从问题解决、写作和人类价值对齐三个方面对模型进行全面评估，旨在更深入地了解这些模型的功能。

AutoGPT来了!手把手教你如何本地安装AutoGPT(建议收藏)

1、访问AutoGPT项目的GitHub地址。复制项目的git地址。打开命令提示符，使用git clone命令加上复制的地址，将AutoGPT代码下载到本地。推荐在D盘创建一个名为Auto GPT的文件夹进行操作，以避免路径问题。注册并获取Pinecone API Key：访问pinecone.io网站进行注册。

2、首先，你需要在你的设备上安装Git，进入百度搜索git for windows，选择官方下载链接。接着，访问Python官网下载最新版本，并在安装时勾选添加到PATH，以便后续调用。接着，访问AutoGPT项目的GitHub地址（github.com/Significant-...），复制git地址。

3、运行环境准备(安装Git 和Python)这里我就不细说了，大家可以看一下我以前的文章 AutoGPT来了！手把手教你如何本地安装AutoGPT（建议收藏）下载Auto-GPT-Chinese项目进入AutoGPT项目地址（git clone github.com/RealHossie/A...），点击绿色code，复制git安装地址。

4、使用pip命令安装AutoGPT所需的依赖项。运行：pip install r requirements.txt。配置OpenAI Key：复制env.template文件并重命名为.env。在.env文件中填写您的OpenAI API密钥。运行AutoGPT：使用Python运行AutoGPT的主脚本。运行：python3 scripts/main.py。注意事项：确保所有操作符合版权规定。

5、AutoGPT中文版的本地搭建流程如下：运行环境准备：安装Git：用于从GitHub上克隆项目。安装Python：AutoGPT的运行依赖于Python环境。下载AutoGPTChinese项目：访问AutoGPT项目的GitHub地址。点击“Code”按钮，复制项目的git安装地址。打开命令提示符，输入git clone后跟上复制的git安装地址，完成项目的在线安装。

6、virtualenvwrapper：用于管理项目的隔离环境，避免依赖冲突。在Linux/OS X系统中，可通过命令行工具安装。安装步骤：下载AutoGPT代码：使用Git克隆AutoGPT的仓库到本地计算机。创建和激活虚拟环境：如果使用virtualenvwrapper，可以创建一个新的虚拟环境并激活它。

如何构建GPT——数据标注篇

1、构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。

2、数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

3、支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

4、医疗行业标注方案医学影像标注需专业医生标注病变位置、类型与严重程度，病历文本标注涵盖症状描述、诊断依据等信息。高质量标注数据训练的大模型可辅助医生快速识别疾病特征，提升诊断效率与准确性，推动精准医疗发展。金融行业标注方案金融行业的标注数据涉及市场行情、交易记录、风险评估报告等。

5、然后结合标注数据进行有监督学习，实现从大量未标注文本中学习并迁移到具体任务的能力。微调方法：与BERT类似，GPT也通过微调方法学习特定任务的特征，但GPT的预训练方向是单向的，即从左到右。

6、但在微调阶段，GPT-2把有监督训练具体NLP任务换成了无监督训练具体任务，使得预训练和微调的结构完全一致。这样，当问题的输入和输出均为文字时，只需要用特定方法组织不同类型的有标注数据即可代入模型。GPT-2在Zero-Shot（尤其是小数据集Zero-Shot）以及长文本（长距离依赖）中都表现优异。