ChatGPT 是一个用于自然语言对话的预训练语言模型。要将 ChatGPT 部署到网站上，你需要执行以下步骤：
- 下载 ChatGPT 模型：你可以从 Hugging Face 的 Transformers 库中下载 ChatGPT 模型。
- 使用 Python 的 Flask 库创建一个 Web 应用程序。Flask 是一种轻量级的 Web 应用框架，可以让你快速构建 Web 应用程序。
- 在 Web 应用中加载 ChatGPT 模型：在 Web 应用程序中，你可以使用 Transformers 库中的
AutoModelWithLMHead类加载 ChatGPT 模型。 - 创建一个 HTML 表单，允许用户输入对话文本。
- 使用 ChatGPT 模型对用户输入的文本进行响应：当用户提交表单时，你可以使用 ChatGPT 模型的
generate方法生成响应文本。
以下是一个简单的例子，展示了如何使用 Flask 和 ChatGPT 构建一个简单的 Web 应用程序：
from flask import Flask, render_template, request | |
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer | |
app = Flask(__name__) | |
# 加载 ChatGPT 模型 | |
model = AutoModelWithLMHead.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small") | |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-small") | |
@app.route("/", methods=["GET", "POST"]) | |
def index(): | |
if request.method == "POST": | |
# 获取用户输入的文本 | |
input_text = request.form["input_text"] | |
# 使用 ChatGPT 模型生成响应文本 | |
prompt = (input_text, "") | |
response = model.generate(prompt, max_length=1024, do_sample=True, temperature=0.7) | |
response_text = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True) | |
return render_template("index.html", response_text=response_text) | |
else: | |
return render_template("index.html") | |
if __name__ == "__main__": | |
app.run() |
在这段代码中，我们使用了 Flask 的 render_template 函数来渲染一个 HTML 模板，并将响应文本传递给模板。我们还使用了 Transformers 库中的 AutoTokenizer 类来将响应文本解码为可读的文本。
下面是一个简单的 HTML 模板，你可以使用它来显示用户输入和 ChatGPT 响应：
<html> | |
<head> | |
<title>ChatGPT Demo</title> | |
</head> | |
<body> | |
<form method="POST"> | |
<label>输入文本：</label> | |
<input type="text" name="input_text" placeholder="输入文本" /> | |
<button type="submit">发送</button> | |
</form> | |
</body> | |
</html> |
在这个 HTML 模板中，我们创建了一个表单，允许用户输入对话文本。当用户提交表单时，Web 应用程序会使用 ChatGPT 模型生成响应文本，并使用 Flask 的 render_template 函数将响应文本传递给 HTML 模板。
要运行这个 Web 应用程序，你需要安装 Flask 和 Transformers 库，然后运行代码：
pip install flask transformers | |
python app.py |
然后，你就可以在浏览器中访问 http://localhost:5000/ 来使用这个 Web 应用程序了。
要在上述代码的基础上创建一个更美观的界面，你可以使用 HTML、CSS 和 JavaScript 来设计界面，并使用 AJAX 技术在用户输入文本后异步获取 ChatGPT 响应。
下面是一个示例代码，展示了如何使用这些技术创建一个类似聊天系统的界面：
<html> | |
<head> | |
<title>ChatGPT Demo</title> | |
<!-- 引入 Bootstrap 框架 --> | |
<link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-9aIt2nRpC12Uk9gS9baDl411NQApFmC26EwAOH8WgZl5MYYxFfc+NcPb1dKGj7Sk" crossorigin="anonymous"> | |
</head> | |
<body> | |
<!-- 创建聊天窗口 --> | |
<div class="container mt-5"> | |
<div class="card"> | |
<div class="card-header"> | |
聊天窗口 | |
</div> | |
<div class="card-body p-0" id="messages"> | |
<!-- 显示聊天记录 --> | |
<div class="row mb-2"> | |
<div class="col-md-2"></div> | |
<div class="col-md-10 text-right"> | |
你好，我是ChatGPT，有什么想聊的？ | |
</div> | |
</div> | |
</div> | |
<!-- 创建输入框 --> | |
<div class="card-footer"> | |
<form> | |
<div class="form-group"> | |
<input type="text" class="form-control" id="input_text" placeholder="输入文本"> | |
</div> | |
<button type="submit" class="btn btn-primary" id="send_button">发送</button> | |
</form> | |
</div> | |
</div> | |
</div> | |
<!-- 引入 jQuery 库 --> | |
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.min.js"></script> | |
<!-- 设置 AJAX 请求 --> | |
<script> | |
$(function() { | |
$("form").submit(function(event) { | |
event.preventDefault(); | |
// 获取用户输入的文本 | |
var input_text = $("#input_text").val(); | |
// 将文本添加到聊天记录中 | |
$("#messages").append( | |
'<div class="row mb-2"><div class="col-md-2"></div><div class="col-md-10">' + input_text + '</div></div>' | |
); | |
// 发送 AJAX 请求 | |
$.ajax({ | |
type: "POST", | |
url: "/chat", | |
data: { | |
"input_text": input_text | |
}, | |
success: function(response) { | |
// 将 GPT 的回复添加到聊天记录中 | |
$("#messages").append( | |
'<div class="row mb-2"><div class="col-md-10 text-left">' + response + '</div><div class="col-md-2"></div></div>' | |
); | |
} | |
}); | |
}); | |
}); | |
</script> | |
</body> | |
</html> |
上面的代码是一个基于 HTML 和 jQuery 的聊天系统模板，使用了 Bootstrap 框架进行布局。
HTML 部分：
- 页面中包含一个聊天窗口，其中有一个卡片（card），卡片中包含聊天记录（card-body）和输入框（card-footer）。
- 聊天记录中默认显示一条消息：“你好，我是 ChatGPT，有什么想聊的？”
- 输入框中包含一个文本输入框（input）和一个发送按钮（button）。
jQuery 部分：
- 页面加载完成后，通过 jQuery 监听表单提交事件（submit）。当表单提交时，jQuery 会触发一个回调函数，这个回调函数中的代码会被执行。
- 当用户在输入框中输入文本并点击发送按钮时，表单提交事件（submit）被触发。
- 在表单提交事件的回调函数中，首先使用
event.preventDefault()阻止默认的表单提交行为。 - 然后使用
$("#input_text").val()获取用户输入的文本。 - 接着使用
$("#messages").append()将文本添加到聊天记录中。 - 最后，使用 jQuery 的 AJAX 功能发送一个 POST 请求到服务器，将用户输入的文本作为请求参数。
- 当服务器返回响应时，将服务器返回的内容添加到聊天记录中。
- 最后，清空文本输入框，准备下一次聊天。
整个流程如下：
- 用户在文本输入框中输入文本，点击发送按钮。
- jQuery 监听到表单提交事件，阻止默认的表单提交行为。
- 获取用户输入的文本。
- 将文本添加到聊天记录中。
- 发送 AJAX 请求，将用户输入的文本作为请求参数。
- 服务器返回响应，将响应的内容添加到聊天记录中。
- 清空文本输入框，准备下一次聊天。
这个 HTML 模板只是个简单的框架，具体的逻辑实现还需要你在服务器端进行开发。
感谢您阅读这篇文章，希望能帮助到您。在这篇文章中，我们介绍了如何将 ChatGPT 部署到网站上，并使用 jQuery 和 Bootstrap 构建聊天系统的界面。如果您有任何疑问或建议，欢迎在评论区留言。最后，如果这篇文章对您有所帮助，希望能给个打赏鼓励一下作者。
