ChatGPT一键私有化部署,定制你的专属客户端(带功能增强)

文章正文
发布时间:2025-05-12 08:35

在使用ChatGPT的官方Web页面时,总会出现一些网络错误、封禁的情况。并且,目前官方网站对于历史对话导出,使用Prompt模板等功能都没有提供支持。

我们可以使用第三方私有客户端,来获得一些更好的使用体验。

本文将介绍一个第三方Web客户端,及其一键私有化部署方式。后续也会推送一些原生网站的功能增强插件,欢迎关注。

功能介绍

使用方便:

可以直接使用(无需魔法、只需要api-key,但有可能异常)、

支持本地启动

支持一键私有化部署(huggingface)

功能拓展:

使用优化Tokens按钮减少Tokens占用

支持使用Prompt和Prompt模板

可以保存加载历史对话并导出markdown 等

使用方式

一、直接使用作者提供的镜像

复制并访问地址:https://huggingface.co/spaces/JohnSmith9982/ChuanhuChatGPT

(如果发生错误,可以先在右侧设置自己的ApiKey)

图片

二、一键私有化部署:

复制并访问这个地址:https://huggingface.co/login?next=%2Fspaces%2FJohnSmith9982%2FChuanhuChatGPT%3Fduplicate%3Dtrue (如果没有huggingface的账号,需要先注册一个账号,注册很快,使用邮箱注册确认即可)

图片

选择免费套餐后,点击复制空间。等待一会,将会自动构建一个私有化的客户端,构建完成后,在 Settings 中增加 my_api_key ,填入ChatGPT的 ApiKey(生成地址:https://platform.openai.com/account/api-keys)

图片

搞定,跳转到 “APP” 标签页使用即可。

在浏览器上把地址保存为书签,后续打开这个书签,就可以访问自己的专属ChatGPT客户端了。

三、本地启动

详细的启动教程,请查看项目 README

项目名称:ChuanhuChatGPT: GUI for ChatGPT项目地址:https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT 如何学习大模型 AI ?

由于新岗位的生产效率,要优于被取代岗位的生产效率,所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人,只能说是:

“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑,所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限,很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述

第一阶段(10天):初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识,对大模型 AI 的理解超过 95% 的人,可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解,别人只会和 AI 聊天,而你能调教 AI,并能用代码将大模型和业务衔接。

大模型 AI 能干什么?

大模型是怎样获得「智能」的?

用好 AI 的核心心法

大模型应用业务架构

大模型应用技术架构

代码示例:向 GPT-3.5 灌入新知识

提示工程的意义和核心思想

Prompt 典型构成

指令调优方法论

思维链和思维树

Prompt 攻击和防范

第二阶段(30天):高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习,学会构造私有知识库,扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架,抓住最新的技术进展,适合 Python 和 JavaScript 程序员。

为什么要做 RAG

搭建一个简单的 ChatPDF

检索的基础概念

什么是向量表示(Embeddings)

向量数据库与向量检索

基于向量检索的 RAG

搭建 RAG 系统的扩展知识

混合检索与 RAG-Fusion 简介

向量模型本地部署

第三阶段(30天):模型训练

恭喜你,如果学到这里,你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作,自己也能训练 GPT 了!通过微调,训练自己的垂直大模型,能独立训练开源多模态大模型,掌握更多技术方案。

到此为止,大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗?

为什么要做 RAG

什么是模型

什么是模型训练

求解器 & 损失函数简介

小实验2:手写一个简单的神经网络并训练它

什么是训练/预训练/微调/轻量化微调

Transformer结构简介

轻量化微调

实验数据集的构建

第四阶段(20天):商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知,可以在云端和本地等多种环境下部署大模型,找到适合自己的项目/创业方向,做一名被 AI 武装的产品经理。

硬件选型

带你了解全球大模型

使用国产大模型服务

搭建 OpenAI 代理

热身:基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion

在本地计算机运行大模型

大模型的私有化部署

基于 vLLM 部署大模型

案例:如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型

部署一套开源 LLM 项目

内容安全

互联网信息服务算法备案

学习是一个过程,只要学习就会有挑战。天道酬勤,你越努力,就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务,那你堪称天才。然而,如果你能完成 60-70% 的内容,你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

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