将ChatGPT部署到网站上 - Web - Flask - python - ChatGpt - 编程 - jdjwzx233 - 奇怪的知识 | jdjwzx233-Blog = jdjwzx233的博客 = 如期待奇迹发生，那唯有不停伸手去抓紧，去把握才行

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>
    {% if response_text %}
      <p>响应文本：{{ response_text }}</p>
    {% endif %}
  </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：

1 2	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：
1. 用户在文本输入框中输入文本，点击发送按钮。
2. jQuery 监听到表单提交事件，阻止默认的表单提交行为。
3. 获取用户输入的文本。
4. 将文本添加到聊天记录中。
5. 发送 AJAX 请求，将用户输入的文本作为请求参数。
6. 服务器返回响应，将响应的内容添加到聊天记录中。
7. 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。

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