修改readme 推送version 3.53
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3073935e24
22
README.md
22
README.md
@ -149,25 +149,25 @@ python main.py
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### 安装方法II：使用Docker
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0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。如果您网速慢、硬盘小或没有显卡，则不推荐使用这个，建议使用方案1）（需要熟悉[Nvidia Docker](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian)运行时）
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml)
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1. 仅ChatGPT（推荐大多数人选择，等价于docker-compose方案1）
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``` sh
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# 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。修改docker-compose.yml中方案0的配置，参考其中注释即可
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docker-compose up
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```
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1. 仅ChatGPT（推荐大多数人选择）
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml)
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml)
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml)
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``` sh
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git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git # 下载项目
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cd gpt_academic # 进入路径
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nano config.py # 用任意文本编辑器编辑config.py, 配置 “Proxy”， “API_KEY” 以及 “WEB_PORT” (例如50923) 等
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docker build -t gpt-academic . # 安装
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#（最后一步-Linux操作系统）用`--net=host`更方便快捷
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docker run --rm -it --net=host gpt-academic
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#（最后一步-MacOS/Windows操作系统）只能用-p选项将容器上的端口(例如50923)暴露给主机上的端口
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docker run --rm -it -e WEB_PORT=50923 -p 50923:50923 gpt-academic
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# 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。修改docker-compose.yml中方案1的配置，参考其中注释即可
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docker-compose up
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```
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P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以直接使用docker-compose获取Latex功能（修改docker-compose.yml，保留方案4并删除其他方案）。
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2. ChatGPT + ChatGLM2 + MOSS + LLAMA2 + 通义千问（需要熟悉[Nvidia Docker](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html#installing-on-ubuntu-and-debian)运行时）
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@ -1,5 +1,54 @@
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#【请修改完参数后，删除此行】请在以下方案中选择一种，然后删除其他的方案，最后docker-compose up运行 | Please choose from one of these options below, delete other options as well as This Line
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## 【方案零】 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。如果您网速慢、硬盘小或没有显卡，则不推荐使用这个）
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version: '3'
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services:
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gpt_academic_full_capability:
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image: docker pull ghcr.io/binary-husky/gpt_academic_with_all_capacity:master
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environment:
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# 请查阅 `config.py`或者 github wiki 以查看所有的配置信息
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API_KEY: ' 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 '
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# USE_PROXY: ' True '
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# proxies: ' { "http": "http://localhost:10881", "https": "http://localhost:10881", } '
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LLM_MODEL: ' gpt-3.5-turbo '
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AVAIL_LLM_MODELS: ' ["gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "qianfan", "sparkv2", "spark", "chatglm"] '
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BAIDU_CLOUD_API_KEY : ' bTUtwEAveBrQipEowUvDwYWq '
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BAIDU_CLOUD_SECRET_KEY : ' jqXtLvXiVw6UNdjliATTS61rllG8Iuni '
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XFYUN_APPID: ' 53a8d816 '
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XFYUN_API_SECRET: ' MjMxNDQ4NDE4MzM0OSNlNjQ2NTlhMTkx '
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XFYUN_API_KEY: ' 95ccdec285364869d17b33e75ee96447 '
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ENABLE_AUDIO: ' False '
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DEFAULT_WORKER_NUM: ' 20 '
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WEB_PORT: ' 12345 '
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ADD_WAIFU: ' False '
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ALIYUN_APPKEY: ' RxPlZrM88DnAFkZK '
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THEME: ' Chuanhu-Small-and-Beautiful '
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ALIYUN_ACCESSKEY: ' LTAI5t6BrFUzxRXVGUWnekh1 '
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ALIYUN_SECRET: ' eHmI20SVWIwQZxCiTD2bGQVspP9i68 '
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# LOCAL_MODEL_DEVICE: ' cuda '
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# 加载英伟达显卡运行时
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# runtime: nvidia
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# deploy:
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# resources:
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# reservations:
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# devices:
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# - driver: nvidia
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# count: 1
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# capabilities: [gpu]
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# 与宿主的网络融合
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network_mode: "host"
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# 不使用代理网络拉取最新代码
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command: >
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bash -c "python3 -u main.py"
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## 【方案一】 如果不需要运行本地模型（仅 chatgpt, azure, 星火, 千帆, claude 等在线大模型服务）
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## ===================================================
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4
version
4
version
@ -1,5 +1,5 @@
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{
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"version": 3.52,
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"version": 3.53,
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||||
"show_feature": true,
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"new_feature": "提高稳定性&解决多用户冲突问题 <-> 支持插件分类和更多UI皮肤外观 <-> 支持用户使用自然语言调度各个插件(虚空终端) ！ <-> 改进UI，设计新主题 <-> 支持借助GROBID实现PDF高精度翻译 <-> 接入百度千帆平台和文心一言 <-> 接入阿里通义千问、讯飞星火、上海AI-Lab书生 <-> 优化一键升级 <-> 提高arxiv翻译速度和成功率"
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"new_feature": "支持动态选择不同界面主题 <-> 提高稳定性&解决多用户冲突问题 <-> 支持插件分类和更多UI皮肤外观 <-> 支持用户使用自然语言调度各个插件(虚空终端) ！ <-> 改进UI，设计新主题 <-> 支持借助GROBID实现PDF高精度翻译 <-> 接入百度千帆平台和文心一言 <-> 接入阿里通义千问、讯飞星火、上海AI-Lab书生 <-> 优化一键升级 <-> 提高arxiv翻译速度和成功率"
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}
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