ChatGPT作为一款基于人工智能的聊天机器人，凭借其强大的语言处理能力和丰富的功能，受到了广泛关注。然而，由于网络限制和个性化需求，许多用户希望将ChatGPT部署到本地。本文将为您详细讲解ChatGPT本地部署的步骤，帮助您轻松告别远程限制，打造属于您的个性化聊天机器人。
部署准备在开始部署前，请确保您的电脑满足以下要求：
操作系统：Windows或Linux。
Python环境：Python 3.6及以上版本。
Docker环境：Docker版本需在19.03及以上。
步骤一：拉取ChatGPT镜像打开命令行窗口。
执行以下命令拉取ChatGPT镜像：
docker pull gcr.io/deeplearning-models/tensorflow-inference-server 步骤二：创建Docker容器创建一个名为chatgpt的文件夹，用于存放部署文件。
在chatgpt文件夹中创建一个名为Dockerfile的文件，并添加以下内容：
FROM tensorflow/tensorflow:2.4.1 # 安装gunicorn RUN pip install gunicorn # 暴露80端口 EXPOSE 80 # 将chatgpt.py文件复制到容器中 COPY chatgpt.py /app/chatgpt.py在chatgpt文件夹中创建一个名为chatgpt.py的文件，并添加以下内容：
import sys from flask import Flask, request, jsonify import openai app = Flask(__name__) @app.route('/chat', methods=['POST']) def chat(): # 获取请求参数 data = request.get_json() message = data['message'] # 调用ChatGPT API response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-002", prompt=message, max_tokens=150 ) return jsonify({'response': response.choices[0].text.strip()}) if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=80)保存文件并退出。
步骤三：配置端口和环境变量在命令行窗口中，进入chatgpt文件夹。
执行以下命令启动Docker容器：
docker build -t chatgpt . docker run -d -p 8080:80 --name chatgpt-container chatgpt这里将容器的80端口映射到本地8080端口，便于后续访问。
步骤四：访问部署好的ChatGPT项目打开浏览器，访问:8080/chat。
在请求体中填写JSON数据，如下所示：
{ "message": "你好，我是ChatGPT！" }点击发送，即可看到ChatGPT的响应。
总结通过以上步骤，您已经成功在本地部署了ChatGPT，并能够通过浏览器进行访问。接下来，您可以根据自己的需求，对ChatGPT进行个性化定制，打造属于您的聊天机器人。
