文章目录
- 1、GPT Academic
- 2、chatGPT
- 3、chatGLM
- 4、newbing
1、GPT Academic
项目地址：地址
安装部分
git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git
cd chatgpt_academicconda create -n gptac_venv python=3.11
conda activate gptac_venv
python -m pip install -r requirements.txtpython -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt
python main.py
2、chatGPT
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API_KEY的获取可以在openai账号里找到，注册也不必多说了
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配置的话，改一下config中的几个地方就可以用了，注意http和https不要打错了。
具体报错可以参考官方的配置 -
看到额度没有了，其实就算是配置成功了
3、chatGLM
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我开始是拿cpu和内存跑的，配置跑不动，翻译一个helloworld需要五分钟（
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然后在config中改成使用cuda，出现了报错：
[Local Message] Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数。
参考一下官方的帖子
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然后在终端中发现是cuda环境报错（找不到cuda设备），所以用以下代码进行修改
测试cuda环境能否使用。conda info --envs # 显示有哪些虚拟环境 conda activate gptac_venv python cuda_test.py# cuda_test.py import torch print('CUDA版本:',torch.version.cuda) print('Pytorch版本:',torch.__version__) print('显卡是否可用:','可用' if(torch.cuda.is_available()) else '不可用') print('显卡数量:',torch.cuda.device_count()) print('当前显卡的CUDA算力:',torch.cuda.get_device_capability(0)) print('当前显卡型号:',torch.cuda.get_device_name(0)) -
我当时就很奇怪，我其他虚拟conda环境下的cuda是可以用的，为什么gptac_venv这个环境就不行，也check了很多cuda版本相关的东西，环境变量，驱动支持，torch和torchvison和cuda版本对应之类的。
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找了好久才发现原来是他默认安装的是cpu版的torch。 就是torch+cpu的形式。
所以卸载了torch重新安装就可以了
# https://pytorch.org/get-started/locally/# 安装前记得先卸载 pip uninstall torch# 找对应自己的版本 pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 -
终于可以用上cuda了
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结果又炸了， 来了个 “CUDA out of memory” in PyTorch
在加载内存的时候出现内存不够分配的情况，显然他采用的默认模型，6G显存是不够的
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本来是只有该模型的操作了，可以参考
调小batch_size，设到4。
在报错处，也就是一个epoch跑完定时清内存.
把pin_memory锁页内存改成flase。 -
后来发现，来到chatGLM的官网
可以看到，模型的精度是可以调整的
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我们修改代码库中这段对应的代码
大概32行的位置，把几个模型的精度都修改一下
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最后，可以看到此时的chatGLM已经成为了一个可用的状态，而且生成速度不比在线版的GPT要低（虽然效果可能比不上）。
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待机资源占用率，也就是刚刚好的6G显存+8G运存，一般不会跑满载。
4、newbing
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如何使用newbing
早两个月是要申请list的，现在好像不用申请了，直接打开就能用？（我反正是这样的） -
1、安装最新的EdgeDEV
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2、装插件Mod Header（不是必须的）
name：X-Forwarded-For，在value：4.2.2.2
添加request headers，name栏目填入：.*://http://www.bing.com/.*
添加equest headers，name栏目填入：^http(s?)://(.*).bing\.com/(.*)
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3、装Cookie Editor插件（必须的）
bing插件安装，直接应用商店就可以
成功进入newbing后导出cookie为json格式，放到config里面
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config.py配置，仅供参考
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最后效果
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可以看到，终端里的响应还是比较慢的（问一个问题要等挺久，好像是拆分出来问了好多次），但是勉强还能用（主要是newbing自己本身的效果有点玄学）
