ChatGPT是通过训练大规模的文本数据集来学习语言模式和语义理解的。它可以回答各种问题、提供信息、进行对话和生成文本等任务。ChatGPT在训练过程中学习了广泛的知识和语言规则,并且可以根据输入的问题或指令生成合理的回复。
作为一个语言模型,ChatGPT可以用于各种应用,包括自动客服、智能助手、文本生成等。它可以与用户进行对话,并尽可能提供准确和有用的回答。
需要注意的是,ChatGPT是基于历史数据进行训练的,并且它的回答是基于过去的知识和信息。它没有自己的实时感知能力,也没有对当前事件的了解。因此,在回答问题时,它可能不具备最新的信息或无法提供最新的发展。
一、准备工作
1、部署好Docker的服务器
2、ChatGPT的api-key
3、海外代理
本地部署代理👆点我: OpenWrt Hyper-V Passwall Windows10 Hyper-V安装OpenWrt全屋科学上网🌏!
4、项目原址 Yidadaa / ChatGPT-Next-Web
二、正式部署
1、创建并进入存放chatgpt的文件夹
mkdir -p /root/docker_data/chatgpt-next-web && cd /root/docker_data/chatgpt-next-web
2、创建docker-compose.yml文件
vi docker-compose.yml
3、粘贴下面的命令
version: '3.3'
services:
chatgpt-next-web: #名称可以自定义
container_name: openai #docker显示名称可以自定义
network_mode: fbfacfd9c1fb #容器使用网络,根据你的docker网络填写
restart: unless-stopped #容器重启方式
ports:
- '3003:3000' #左侧端口3003可以自定义,右侧3000不要更改
environment:
- OPENAI_API_KEY=sk-Jjod7ho8HNO2zX1Wh3xPfRTjso1JIODodjwoaPGv2fz #填写你从openai获取的api-key
- CODE=12345678 #自定义访问密码,建议设置,不然任何人都可以访问,会消耗你api-key的
- 'PROXY_URL=http://proxy-server-ip:port' #http和https任选其一即可,另外一个用#号注释掉
- 'PROXY_URL=http://proxy-server-ip:port' #填写你的代理服务器地址和ip
image: yidadaa/chatgpt-next-web
4、拉取镜像
4.1、搜索镜像
docker search chatgpt
4.2、拉取镜像
docker pull yidadaa/chatgpt-next-web
4.3、运行容器
docker compose up -d
docker ps
三、测试报错解决
1、报错一
{
"error": {
"message": "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.",
"type": "insufficient_quota",
"param": null,
"code": "insufficient_quota"
}
}
2、更换api-key
2.1、先停止容器
docker compose down
docker ps
2.2、再次启动容器
docker compose up -d
docker ps
3、报错二
{
"cause": {
"errno": -111,
"code": "ECONNREFUSED",
"syscall": "connect",
"address": "224.0.0.1",
"port": 443
}
}
4、报错三
{
"cause": {
"name": "ConnectTimeoutError",
"code": "UND_ERR_CONNECT_TIMEOUT",
"message": "Connect Timeout Error"
}
}
四、测试成功
五、总结
如果在部署的时候出现了报错,第一时间不要百度,不要谷歌,直接去github这个项目下面找【issues】,这里基本都会有已知问题的解答,还有解决方案,如果issues这里没有找到解决方案,在去百度,谷歌,csdn等等,如果还是解决不了,那就收集报错日志,部署步骤,尝试过的方法,提交new issues。
或者给我留言,提供联系方式,无偿帮你解答。