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：
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| from flask import Flask, render_template, request
from transformers import AutoModelWithLMHead, AutoTokenizer
app = Flask(__name__)
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":
input_text = request.form["input_text"]
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：
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| <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：
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| 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：
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| <html>
<head>
<title>ChatGPT Demo</title>
<link rel="stylesheet" href="https://stackpath.bootstrapcdn.com/bootstrap/4.5.0/css/bootstrap.min.css" integrity="sha384-9aIt2nRpC12Uk9gS9baDl411NQApFmC26EwAOH8WgZl5MYYxFfc+NcPb1dKGj7Sk" crossorigin="anonymous">
</head>
<body>
<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">
<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>
<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>
<script src="https://code.jquery.com/jquery-3.5.1.min.js"></script>
<script>
$(function() {
$("form").submit(function(event) {
event.preventDefault();
var input_text = $("#input_text").val();
$("#messages").append(
'<div class="row mb-2"><div class="col-md-2"></div><div class="col-md-10">' + input_text + '</div></div>'
);
$.ajax({
type: "POST",
url: "/chat",
data: {
"input_text": input_text
},
success: function(response) {
$("#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>
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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。
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