chunzhi/chatgpt_academic
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261
README.md
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@ -1,7 +1,7 @@
> **Caution** > **Caution**
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> 2023.11.12: 某些依赖包尚不兼容python 3.12，推荐python 3.11。 > 2023.11.12: 某些依赖包尚不兼容 python 3.12，推荐 python 3.11。
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> 2023.11.7: 安装依赖时，请选择`requirements.txt`中**指定的版本**。 安装命令：`pip install -r requirements.txt`。本项目开源免费，近期发现有人蔑视开源协议并利用本项目违规圈钱，请提高警惕，谨防上当受骗。 > 2023.11.7: 安装依赖时，请选择`requirements.txt`中**指定的版本**。 安装命令：`pip install -r requirements.txt`。本项目开源免费，近期发现有人蔑视开源协议并利用本项目违规圈钱，请提高警惕，谨防上当受骗。
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[Installation-image]: https://img.shields.io/badge/Installation-v3.6.1-blue?style=flat-square [Installation-image]: https://img.shields.io/badge/Installation-v3.6.1-blue?style=flat-square
[Wiki-image]: https://img.shields.io/badge/wiki-项目文档-black?style=flat-square [Wiki-image]: https://img.shields.io/badge/wiki-项目文档-black?style=flat-square
[PRs-image]: https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-pink?style=flat-square [PRs-image]: https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-pink?style=flat-square
[License-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/LICENSE [License-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/LICENSE
[Github-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic [Github-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic
[Releases-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases [Releases-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases
@ -32,65 +31,62 @@
[Wiki-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki [Wiki-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki
[PRs-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pulls [PRs-url]: https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pulls
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**如果喜欢这个项目，请给它一个Star；如果您发明了好用的快捷键或插件，欢迎发pull requests！** **如果喜欢这个项目，请给它一个 Star；如果您发明了好用的快捷键或插件，欢迎发 pull requests！**
If you like this project, please give it a Star. Read this in [English](docs/README.English.md) | [日本語](docs/README.Japanese.md) | [한국어](docs/README.Korean.md) | [Русский](docs/README.Russian.md) | [Français](docs/README.French.md). All translations have been provided by the project itself. To translate this project to arbitrary language with GPT, read and run [`multi_language.py`](multi_language.py) (experimental). If you like this project, please give it a Star. Read this in [English](docs/README.English.md) | [日本語](docs/README.Japanese.md) | [한국어](docs/README.Korean.md) | [Русский](docs/README.Russian.md) | [Français](docs/README.French.md). All translations have been provided by the project itself. To translate this project to arbitrary language with GPT, read and run [`multi_language.py`](multi_language.py) (experimental).
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> 1.请注意只有 **高亮** 标识的插件（按钮）才支持读取文件，部分插件位于插件区的**下拉菜单**中。另外我们以**最高优先级**欢迎和处理任何新插件的 PR。
> 1.请注意只有 **高亮** 标识的插件（按钮）才支持读取文件，部分插件位于插件区的**下拉菜单**中。另外我们以**最高优先级**欢迎和处理任何新插件的PR。
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> 2.本项目中每个文件的功能都在[自译解报告](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/GPT‐Academic项目自译解报告)`self_analysis.md`详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用GPT重新生成项目的自我解析报告。常见问题请查阅wiki。 > 2.本项目中每个文件的功能都在[自译解报告](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/GPT‐Academic项目自译解报告)`self_analysis.md`详细说明。随着版本的迭代，您也可以随时自行点击相关函数插件，调用 GPT 重新生成项目的自我解析报告。常见问题请查阅 wiki。
> [![常规安装方法](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=常规安装方法&color=gray)](#installation) [![一键安装脚本](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=一键安装脚本&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases) [![配置说明](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=配置说明&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明) [![wiki](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=wiki&color=gray)]([https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki)) > [![常规安装方法](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=常规安装方法&color=gray)](#installation) [![一键安装脚本](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=一键安装脚本&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases) [![配置说明](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=配置说明&color=gray)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明) [![wiki](https://img.shields.io/static/v1?label=&message=wiki&color=gray)](<[https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki)>)
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> 3.本项目兼容并鼓励尝试国产大语言模型ChatGLM等。支持多个api-key共存，可在配置文件中填写如`API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4"`。需要临时更换`API_KEY`时，在输入区输入临时的`API_KEY`然后回车键提交后即可生效。 > 3.本项目兼容并鼓励尝试国产大语言模型 ChatGLM 等。支持多个 api-key 共存，可在配置文件中填写如`API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4"`。需要临时更换`API_KEY`时，在输入区输入临时的`API_KEY`然后回车键提交后即可生效。
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功能（⭐= 近期新增功能） | 描述 | 功能（⭐= 近期新增功能） | 描述 |
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⭐[接入新模型](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%87%E6%8D%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B) | 百度[千帆](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu)与文心一言, 通义千问[Qwen](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary)，上海AI-Lab[书生](https://github.com/InternLM/InternLM)，讯飞[星火](https://xinghuo.xfyun.cn/)，[LLaMa2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)，[智谱API](https://open.bigmodel.cn/)，DALLE3, [DeepseekCoder](https://coder.deepseek.com/) | ⭐[接入新模型](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%88%87%E6%8D%A2%E6%A8%A1%E5%9E%8B) | 百度[千帆](https://cloud.baidu.com/doc/WENXINWORKSHOP/s/Nlks5zkzu)与文心一言, 通义千问[Qwen-7B](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-7B-Chat/summary)，通义千问[Qwen-1_8B](https://modelscope.cn/models/qwen/Qwen-1_8B-Chat/summary)，上海 AI-Lab[书生](https://github.com/InternLM/InternLM)，讯飞[星火](https://xinghuo.xfyun.cn/)，[LLaMa2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf)，[智谱 API](https://open.bigmodel.cn/)，DALLE3, [DeepseekCoder](https://coder.deepseek.com/) |
润色、翻译、代码解释 | 一键润色、翻译、查找论文语法错误、解释代码 | 润色、翻译、代码解释 | 一键润色、翻译、查找论文语法错误、解释代码 |
[自定义快捷键](https://www.bilibili.com/video/BV14s4y1E7jN) | 支持自定义快捷键 | [自定义快捷键](https://www.bilibili.com/video/BV14s4y1E7jN) | 支持自定义快捷键 |
模块化设计 | 支持自定义强大的[插件](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/tree/master/crazy_functions)，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97) | 模块化设计 | 支持自定义强大的[插件](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/tree/master/crazy_functions)，插件支持[热更新](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97) |
[程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [插件] 一键剖析Python/C/C++/Java/Lua/...项目树 或 [自我剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [程序剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) | [插件] 一键剖析 Python/C/C++/Java/Lua/...项目树 或 [自我剖析](https://www.bilibili.com/video/BV1cj411A7VW) |
读论文、[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn)论文 | [插件] 一键解读latex/pdf论文全文并生成摘要 | 读论文、[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn)论文 | [插件] 一键解读 latex/pdf 论文全文并生成摘要 |
Latex全文[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1Y7Js/)、[润色](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/) | [插件] 一键翻译或润色latex论文 | Latex 全文[翻译](https://www.bilibili.com/video/BV1nk4y1Y7Js/)、[润色](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/) | [插件] 一键翻译或润色 latex 论文 |
批量注释生成 | [插件] 一键批量生成函数注释 | 批量注释生成 | [插件] 一键批量生成函数注释 |
Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [插件] 看到上面5种语言的[README](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？就是出自他的手笔 | Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [插件] 看到上面 5 种语言的[README](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/README_EN.md)了吗？就是出自他的手笔 |
chat分析报告生成 | [插件] 运行后自动生成总结汇报 | chat 分析报告生成 | [插件] 运行后自动生成总结汇报 |
[PDF论文全文翻译功能](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [插件] PDF论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程） | [PDF 论文全文翻译功能](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [插件] PDF 论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程） |
[Arxiv小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF | [Arxiv 小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [插件] 输入 arxiv 文章 url 即可一键翻译摘要+下载 PDF |
Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼写纠错+输出对照PDF | Latex 论文一键校对 | [插件] 仿 Grammarly 对 Latex 文章进行语法、拼写纠错+输出对照 PDF |
[谷歌学术统合小助手](https://www.bilibili.com/video/BV19L411U7ia) | [插件] 给定任意谷歌学术搜索页面URL，让gpt帮你[写relatedworks](https://www.bilibili.com/video/BV1GP411U7Az/) | [谷歌学术统合小助手](https://www.bilibili.com/video/BV19L411U7ia) | [插件] 给定任意谷歌学术搜索页面 URL，让 gpt 帮你[写 relatedworks](https://www.bilibili.com/video/BV1GP411U7Az/) |
互联网信息聚合+GPT | [插件] 一键[让GPT从互联网获取信息](https://www.bilibili.com/video/BV1om4y127ck)回答问题，让信息永不过时 | 互联网信息聚合+GPT | [插件] 一键[让 GPT 从互联网获取信息](https://www.bilibili.com/video/BV1om4y127ck)回答问题，让信息永不过时 |
⭐Arxiv论文精细翻译 ([Docker](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pkgs/container/gpt_academic_with_latex)) | [插件] 一键[以超高质量翻译arxiv论文](https://www.bilibili.com/video/BV1dz4y1v77A/)，目前最好的论文翻译工具 | ⭐Arxiv 论文精细翻译 ([Docker](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/pkgs/container/gpt_academic_with_latex)) | [插件] 一键[以超高质量翻译 arxiv 论文](https://www.bilibili.com/video/BV1dz4y1v77A/)，目前最好的论文翻译工具 |
⭐[实时语音对话输入](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/use_audio.md) | [插件] 异步[监听音频](https://www.bilibili.com/video/BV1AV4y187Uy/)，自动断句，自动寻找回答时机 | ⭐[实时语音对话输入](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/use_audio.md) | [插件] 异步[监听音频](https://www.bilibili.com/video/BV1AV4y187Uy/)，自动断句，自动寻找回答时机 |
公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的[tex形式和渲染形式](https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png)，支持公式、代码高亮 | 公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的[tex 形式和渲染形式](https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png)，支持公式、代码高亮 |
⭐AutoGen多智能体插件 | [插件] 借助微软AutoGen，探索多Agent的智能涌现可能！ | ⭐AutoGen 多智能体插件 | [插件] 借助微软 AutoGen，探索多 Agent 的智能涌现可能！ |
启动暗色[主题](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/173) | 在浏览器url后面添加```/?__theme=dark```可以切换dark主题 | 启动暗色[主题](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/173) | 在浏览器 url 后面添加`/?__theme=dark`可以切换 dark 主题 |
[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)伺候的感觉一定会很不错吧？ | [多 LLM 模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被 GPT3.5、GPT4、[清华 ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦 MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)伺候的感觉一定会很不错吧？ |
⭐ChatGLM2微调模型 | 支持加载ChatGLM2微调模型，提供ChatGLM2微调辅助插件 | ⭐ChatGLM2 微调模型 | 支持加载 ChatGLM2 微调模型，提供 ChatGLM2 微调辅助插件 |
更多LLM模型接入，支持[huggingface部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入Newbing接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古α](https://openi.org.cn/pangu/) | 更多 LLM 模型接入，支持[huggingface 部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入 Newbing 接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古 α](https://openi.org.cn/pangu/) |
⭐[void-terminal](https://github.com/binary-husky/void-terminal) pip包 | 脱离GUI，在Python中直接调用本项目的所有函数插件（开发中） | ⭐[void-terminal](https://github.com/binary-husky/void-terminal) pip 包 | 脱离 GUI，在 Python 中直接调用本项目的所有函数插件（开发中） |
⭐虚空终端插件 | [插件] 能够使用自然语言直接调度本项目其他插件 | ⭐ 虚空终端插件 | [插件] 能够使用自然语言直接调度本项目其他插件 |
更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 …… | 更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 …… |
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- 新界面（修改`config.py`中的 LAYOUT 选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换）
- 新界面（修改`config.py`中的LAYOUT选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换）
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/279702205-d81137c3-affd-4cd1-bb5e-b15610389762.gif" width="700" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/279702205-d81137c3-affd-4cd1-bb5e-b15610389762.gif" width="700" >
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- 所有按钮都通过读取 functional.py 动态生成，可随意加自定义功能，解放剪贴板
- 所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放剪贴板
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231975334-b4788e91-4887-412f-8b43-2b9c5f41d248.gif" width="700" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231975334-b4788e91-4887-412f-8b43-2b9c5f41d248.gif" width="700" >
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@ -100,12 +96,12 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231980294-f374bdcb-3309-4560-b424-38ef39f04ebd.gif" width="700" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/231980294-f374bdcb-3309-4560-b424-38ef39f04ebd.gif" width="700" >
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- 如果输出包含公式，会以tex形式和渲染形式同时显示，方便复制和阅读 - 如果输出包含公式，会以 tex 形式和渲染形式同时显示，方便复制和阅读
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png" width="700" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png" width="700" >
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- 懒得看项目代码？直接把整个工程炫ChatGPT嘴里 - 懒得看项目代码？直接把整个工程炫 ChatGPT 嘴里
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<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="700" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/226935232-6b6a73ce-8900-4aee-93f9-733c7e6fef53.png" width="700" >
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@ -118,44 +114,44 @@ Latex论文一键校对 | [插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼
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# Installation # Installation
### 安装方法I：直接运行 (Windows, Linux or MacOS)
### 安装方法 I：直接运行 (Windows, Linux or MacOS)
1. 下载项目 1. 下载项目
```sh ```sh
git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
cd gpt_academic cd gpt_academic
``` ```
2. 配置API_KEY等变量 2. 配置 API_KEY 等变量
在`config.py`中，配置API KEY等变量。[特殊网络环境设置方法](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1)、[Wiki-项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。 在`config.py`中，配置 API KEY 等变量。[特殊网络环境设置方法](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1)、[Wiki-项目配置说明](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。
「 程序会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。如您能理解以上读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`同路径下创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并使用`config_private.py`配置项目，以确保更新或其他用户无法轻易查看您的私有配置 」。 「 程序会优先检查是否存在名为`config_private.py`的私密配置文件，并用其中的配置覆盖`config.py`的同名配置。如您能理解以上读取逻辑，我们强烈建议您在`config.py`同路径下创建一个名为`config_private.py`的新配置文件，并使用`config_private.py`配置项目，以确保更新或其他用户无法轻易查看您的私有配置 」。
「 支持通过`环境变量`配置项目，环境变量的书写格式参考`docker-compose.yml`文件或者我们的[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。配置读取优先级: `环境变量` > `config_private.py` > `config.py` 」。
「 支持通过`环境变量`配置项目，环境变量的书写格式参考`docker-compose.yml`文件或者我们的[Wiki 页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)。配置读取优先级: `环境变量` > `config_private.py` > `config.py` 」。
3. 安装依赖 3. 安装依赖
```sh
# （选择I: 如熟悉python, python推荐版本 3.9 ~ 3.11）备注：使用官方pip源或者阿里pip源, 临时换源方法：python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
python -m pip install -r requirements.txt
# （选择II: 使用Anaconda）步骤也是类似的 (https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr)： ```sh
conda create -n gptac_venv python=3.11 # 创建anaconda环境 # （选择I: 如熟悉python, python推荐版本 3.9 ~ 3.11）备注：使用官方pip源或者阿里pip源, 临时换源方法：python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
conda activate gptac_venv # 激活anaconda环境 python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步骤
```
# （选择II: 使用Anaconda）步骤也是类似的 (https://www.bilibili.com/video/BV1rc411W7Dr)：
conda create -n gptac_venv python=3.11 # 创建anaconda环境
conda activate gptac_venv # 激活anaconda环境
python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步骤
```
<details><summary>如果需要支持清华ChatGLM2/复旦MOSS/RWKV作为后端，请点击展开此处</summary> <details><summary>如果需要支持清华ChatGLM2/复旦MOSS/RWKV作为后端，请点击展开此处</summary>
<p> <p>
【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM2/复旦MOSS作为后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉Python + 用过Pytorch + 电脑配置够强）： 【可选步骤】如果需要支持清华 ChatGLM2/复旦 MOSS 作为后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉 Python + 用过 Pytorch + 电脑配置够强）：
```sh ```sh
# 【可选步骤I】支持清华ChatGLM2。清华ChatGLM备注：如果遇到"Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" 错误，参考如下： 1：以上默认安装的为torch+cpu版，使用cuda需要卸载torch重新安装torch+cuda； 2：如因本机配置不够无法加载模型，可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True) # 【可选步骤I】支持清华ChatGLM2。清华ChatGLM备注：如果遇到"Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" 错误，参考如下： 1：以上默认安装的为torch+cpu版，使用cuda需要卸载torch重新安装torch+cuda； 2：如因本机配置不够无法加载模型，可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt
# 【可选步骤II】支持复旦MOSS # 【可选步骤II】支持复旦MOSS
python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt
@ -171,61 +167,60 @@ AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-
</p> </p>
</details> </details>
4. 运行 4. 运行
```sh ```sh
python main.py python main.py
``` ```
### 安装方法II：使用Docker ### 安装方法 II：使用 Docker
0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐该方法部署完整项目） 0. 部署项目的全部能力（这个是包含 cuda 和 latex 的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐该方法部署完整项目）
[![fullcapacity](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml) [![fullcapacity](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-all-capacity.yml)
``` sh ``` sh
# 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。然后运行： # 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。然后运行：
docker-compose up docker-compose up
``` ```
1. 仅ChatGPT+文心一言+spark等在线模型（推荐大多数人选择） 1. 仅 ChatGPT+文心一言+spark 等在线模型（推荐大多数人选择）
[![basic](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml) [![basic](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml)
[![basiclatex](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml) [![basiclatex](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml)
[![basicaudio](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml) [![basicaudio](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-audio-assistant.yml)
``` sh ``` sh
# 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。然后运行： # 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。然后运行：
docker-compose up docker-compose up
``` ```
P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以直接使用方案4或者方案0获取Latex功能。 P.S. 如果需要依赖 Latex 的插件功能，请见 Wiki。另外，您也可以直接使用方案 4 或者方案 0 获取 Latex 功能。
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） 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）
[![chatglm](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml) [![chatglm](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml/badge.svg?branch=master)](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml)
``` sh ``` sh
# 修改docker-compose.yml，保留方案2并删除其他方案。然后运行： # 修改docker-compose.yml，保留方案2并删除其他方案。然后运行：
docker-compose up docker-compose up
``` ```
### 安装方法 III：其他部署方法
### 安装方法III：其他部署方法 1. **Windows 一键运行脚本**。
1. **Windows一键运行脚本**。 完全不熟悉 python 环境的 Windows 用户可以下载[Release](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases)中发布的一键运行脚本安装无本地模型的版本。脚本贡献来源：[oobabooga](https://github.com/oobabooga/one-click-installers)。
完全不熟悉python环境的Windows用户可以下载[Release](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/releases)中发布的一键运行脚本安装无本地模型的版本。脚本贡献来源：[oobabooga](https://github.com/oobabooga/one-click-installers)。
2. 使用第三方API、Azure等、文心一言、星火等，见[Wiki页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明) 2. 使用第三方 API、Azure 等、文心一言、星火等，见[Wiki 页面](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/项目配置说明)
3. 云服务器远程部署避坑指南。 3. 云服务器远程部署避坑指南。
请访问[云服务器远程部署wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97) 请访问[云服务器远程部署 wiki](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BA%91%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E5%99%A8%E8%BF%9C%E7%A8%8B%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%8C%87%E5%8D%97)
4. 在其他平台部署&二级网址部署 4. 在其他平台部署&二级网址部署
- 使用Sealos[一键部署](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/993)。 - 使用 Sealos[一键部署](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/993)。
- 使用WSL2（Windows Subsystem for Linux 子系统）。请访问[部署wiki-2](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8WSL2%EF%BC%88Windows-Subsystem-for-Linux-%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%EF%BC%89%E9%83%A8%E7%BD%B2) - 使用 WSL2（Windows Subsystem for Linux 子系统）。请访问[部署 wiki-2](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E4%BD%BF%E7%94%A8WSL2%EF%BC%88Windows-Subsystem-for-Linux-%E5%AD%90%E7%B3%BB%E7%BB%9F%EF%BC%89%E9%83%A8%E7%BD%B2)
- 如何在二级网址（如`http://localhost/subpath`）下运行。请访问[FastAPI运行说明](docs/WithFastapi.md) - 如何在二级网址（如`http://localhost/subpath`）下运行。请访问[FastAPI 运行说明](docs/WithFastapi.md)
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# Advanced Usage # Advanced Usage
### I：自定义新的便捷按钮（学术快捷键） ### I：自定义新的便捷按钮（学术快捷键）
任意文本编辑器打开`core_functional.py`，添加如下条目，然后重启程序。（如果按钮已存在，那么可以直接修改（前缀、后缀都已支持热修改），无需重启程序即可生效。） 任意文本编辑器打开`core_functional.py`，添加如下条目，然后重启程序。（如果按钮已存在，那么可以直接修改（前缀、后缀都已支持热修改），无需重启程序即可生效。）
@ -234,8 +229,8 @@ P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以
```python ```python
"超级英译中": { "超级英译中": {
# 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等 # 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
"Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n", "Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n",
# 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。 # 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
"Suffix": "", "Suffix": "",
}, },
@ -246,23 +241,25 @@ P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以
</div> </div>
### II：自定义函数插件 ### II：自定义函数插件
编写强大的函数插件来执行任何你想得到的和想不到的任务。 编写强大的函数插件来执行任何你想得到的和想不到的任务。
本项目的插件编写、调试难度很低，只要您具备一定的python基础知识，就可以仿照我们提供的模板实现自己的插件功能。 本项目的插件编写、调试难度很低，只要您具备一定的 python 基础知识，就可以仿照我们提供的模板实现自己的插件功能。
详情请参考[函数插件指南](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)。 详情请参考[函数插件指南](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E5%87%BD%E6%95%B0%E6%8F%92%E4%BB%B6%E6%8C%87%E5%8D%97)。
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# Updates # Updates
### I：动态 ### I：动态
1. 对话保存功能。在函数插件区调用 `保存当前的对话` 即可将当前对话保存为可读+可复原的html文件， 1. 对话保存功能。在函数插件区调用 `保存当前的对话` 即可将当前对话保存为可读+可复原的 html 文件，
另外在函数插件区（下拉菜单）调用 `载入对话历史存档` ，即可还原之前的会话。 另外在函数插件区（下拉菜单）调用 `载入对话历史存档` ，即可还原之前的会话。
Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史html存档缓存。 Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史 html 存档缓存。
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/235222390-24a9acc0-680f-49f5-bc81-2f3161f1e049.png" width="500" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/235222390-24a9acc0-680f-49f5-bc81-2f3161f1e049.png" width="500" >
</div> </div>
2. ⭐Latex/Arxiv论文翻译功能⭐ 2. ⭐Latex/Arxiv 论文翻译功能 ⭐
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/002a1a75-ace0-4e6a-94e2-ec1406a746f1" height="250" > ===> <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/002a1a75-ace0-4e6a-94e2-ec1406a746f1" height="250" > ===>
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/9fdcc391-f823-464f-9322-f8719677043b" height="250" > <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/9fdcc391-f823-464f-9322-f8719677043b" height="250" >
@ -270,7 +267,7 @@ Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史h
3. 虚空终端（从自然语言输入中，理解用户意图+自动调用其他插件） 3. 虚空终端（从自然语言输入中，理解用户意图+自动调用其他插件）
- 步骤一：输入 “ 请调用插件翻译PDF论文，地址为https://openreview.net/pdf?id=rJl0r3R9KX ” - 步骤一：输入 “ 请调用插件翻译 PDF 论文，地址为https://openreview.net/pdf?id=rJl0r3R9KX ”
- 步骤二：点击“虚空终端” - 步骤二：点击“虚空终端”
<div align="center"> <div align="center">
@ -294,17 +291,17 @@ Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史h
<img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/236432361-67739153-73e8-43fe-8111-b61296edabd9.png" width="500" > <img src="https://user-images.githubusercontent.com/96192199/236432361-67739153-73e8-43fe-8111-b61296edabd9.png" width="500" >
</div> </div>
7. OpenAI图像生成 7. OpenAI 图像生成
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/bc7ab234-ad90-48a0-8d62-f703d9e74665" width="500" > <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/bc7ab234-ad90-48a0-8d62-f703d9e74665" width="500" >
</div> </div>
8. OpenAI音频解析与总结 8. OpenAI 音频解析与总结
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/709ccf95-3aee-498a-934a-e1c22d3d5d5b" width="500" > <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/709ccf95-3aee-498a-934a-e1c22d3d5d5b" width="500" >
</div> </div>
9. Latex全文校对纠错 9. Latex 全文校对纠错
<div align="center"> <div align="center">
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/651ccd98-02c9-4464-91e1-77a6b7d1b033" height="200" > ===> <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/651ccd98-02c9-4464-91e1-77a6b7d1b033" height="200" > ===>
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/476f66d9-7716-4537-b5c1-735372c25adb" height="200"> <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/476f66d9-7716-4537-b5c1-735372c25adb" height="200">
@ -315,47 +312,46 @@ Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史h
<img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/b6799499-b6fb-4f0c-9c8e-1b441872f4e8" width="500" > <img src="https://github.com/binary-husky/gpt_academic/assets/96192199/b6799499-b6fb-4f0c-9c8e-1b441872f4e8" width="500" >
</div> </div>
### II：版本: ### II：版本:
- version 3.70（todo）: 优化AutoGen插件主题并设计一系列衍生插件 - version 3.70（todo）: 优化 AutoGen 插件主题并设计一系列衍生插件
- version 3.60: 引入AutoGen作为新一代插件的基石 - version 3.60: 引入 AutoGen 作为新一代插件的基石
- version 3.57: 支持GLM3，星火v3，文心一言v4，修复本地模型的并发BUG - version 3.57: 支持 GLM3，星火 v3，文心一言 v4，修复本地模型的并发 BUG
- version 3.56: 支持动态追加基础功能按钮，新汇报PDF汇总页面 - version 3.56: 支持动态追加基础功能按钮，新汇报 PDF 汇总页面
- version 3.55: 重构前端界面，引入悬浮窗口与菜单栏 - version 3.55: 重构前端界面，引入悬浮窗口与菜单栏
- version 3.54: 新增动态代码解释器（Code Interpreter）（待完善） - version 3.54: 新增动态代码解释器（Code Interpreter）（待完善）
- version 3.53: 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 - version 3.53: 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
- version 3.50: 使用自然语言调用本项目的所有函数插件（虚空终端），支持插件分类，改进UI，设计新主题 - version 3.50: 使用自然语言调用本项目的所有函数插件（虚空终端），支持插件分类，改进 UI，设计新主题
- version 3.49: 支持百度千帆平台和文心一言 - version 3.49: 支持百度千帆平台和文心一言
- version 3.48: 支持阿里达摩院通义千问，上海AI-Lab书生，讯飞星火 - version 3.48: 支持阿里达摩院通义千问，上海 AI-Lab 书生，讯飞星火
- version 3.46: 支持完全脱手操作的实时语音对话 - version 3.46: 支持完全脱手操作的实时语音对话
- version 3.45: 支持自定义ChatGLM2微调模型 - version 3.45: 支持自定义 ChatGLM2 微调模型
- version 3.44: 正式支持Azure，优化界面易用性 - version 3.44: 正式支持 Azure，优化界面易用性
- version 3.4: +arxiv论文翻译、latex论文批改功能 - version 3.4: +arxiv 论文翻译、latex 论文批改功能
- version 3.3: +互联网信息综合功能 - version 3.3: +互联网信息综合功能
- version 3.2: 函数插件支持更多参数接口 (保存对话功能, 解读任意语言代码+同时询问任意的LLM组合) - version 3.2: 函数插件支持更多参数接口 (保存对话功能, 解读任意语言代码+同时询问任意的 LLM 组合)
- version 3.1: 支持同时问询多个gpt模型！支持api2d，支持多个apikey负载均衡 - version 3.1: 支持同时问询多个 gpt 模型！支持 api2d，支持多个 apikey 负载均衡
- version 3.0: 对chatglm和其他小型llm的支持 - version 3.0: 对 chatglm 和其他小型 llm 的支持
- version 2.6: 重构了插件结构，提高了交互性，加入更多插件 - version 2.6: 重构了插件结构，提高了交互性，加入更多插件
- version 2.5: 自更新，解决总结大工程源代码时文本过长、token溢出的问题 - version 2.5: 自更新，解决总结大工程源代码时文本过长、token 溢出的问题
- version 2.4: 新增PDF全文翻译功能; 新增输入区切换位置的功能 - version 2.4: 新增 PDF 全文翻译功能; 新增输入区切换位置的功能
- version 2.3: 增强多线程交互性 - version 2.3: 增强多线程交互性
- version 2.2: 函数插件支持热重载 - version 2.2: 函数插件支持热重载
- version 2.1: 可折叠式布局 - version 2.1: 可折叠式布局
- version 2.0: 引入模块化函数插件 - version 2.0: 引入模块化函数插件
- version 1.0: 基础功能 - version 1.0: 基础功能
GPT Academic开发者QQ群：`610599535` GPT Academic 开发者 QQ 群：`610599535`
- 已知问题 - 已知问题
- 某些浏览器翻译插件干扰此软件前端的运行 - 某些浏览器翻译插件干扰此软件前端的运行
- 官方Gradio目前有很多兼容性问题，请**务必使用`requirement.txt`安装Gradio** - 官方 Gradio 目前有很多兼容性问题，请**务必使用`requirement.txt`安装 Gradio**
### III：主题 ### III：主题
可以通过修改`THEME`选项（config.py）变更主题
1. `Chuanhu-Small-and-Beautiful` [网址](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT/)
可以通过修改`THEME`选项（config.py）变更主题
1. `Chuanhu-Small-and-Beautiful` [网址](https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT/)
### IV：本项目的开发分支 ### IV：本项目的开发分支
@ -363,7 +359,6 @@ GPT Academic开发者QQ群：`610599535`
2. `frontier` 分支: 开发分支，测试版 2. `frontier` 分支: 开发分支，测试版
3. 如何接入其他大模型：[接入其他大模型](request_llms/README.md) 3. 如何接入其他大模型：[接入其他大模型](request_llms/README.md)
### V：参考与学习 ### V：参考与学习
``` ```

9
config.py
View File

@ -91,10 +91,10 @@ AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo-1106","gpt-4-1106-preview","gpt-4-vision-prev
"gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo", "azure-gpt-3.5", "gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo", "azure-gpt-3.5",
"api2d-gpt-3.5-turbo", 'api2d-gpt-3.5-turbo-16k', "api2d-gpt-3.5-turbo", 'api2d-gpt-3.5-turbo-16k',
"gpt-4", "gpt-4-32k", "azure-gpt-4", "api2d-gpt-4", "gpt-4", "gpt-4-32k", "azure-gpt-4", "api2d-gpt-4",
"chatglm3", "moss", "claude-2","qwen"] "chatglm3", "moss", "claude-2","qwen-1_8B","qwen-7B"]
# P.S. 其他可用的模型还包括 ["zhipuai", "qianfan", "deepseekcoder", "llama2", "qwen", "gpt-3.5-turbo-0613", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "gpt-3.5-random" # P.S. 其他可用的模型还包括 ["zhipuai", "qianfan", "deepseekcoder", "llama2", "gpt-3.5-turbo-0613", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "gpt-3.5-random"
# "spark", "sparkv2", "sparkv3", "chatglm_onnx", "claude-1-100k", "claude-2", "internlm", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"] # "spark", "sparkv2", "sparkv3", "chatglm_onnx", "claude-1-100k", "claude-2", "internlm", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]
# 如果你需要使用Qwen的本地模型，比如qwen1.8b，那么还需要在request_llms\bridge_qwen.py设置一下模型的路径！ # 如果你需要使用Qwen的本地模型，比如qwen1.8b，那么还需要在request_llms下找到对应的文件，设置一下模型的路径！
# 定义界面上“询问多个GPT模型”插件应该使用哪些模型，请从AVAIL_LLM_MODELS中选择，并在不同模型之间用`&`间隔，例如"gpt-3.5-turbo&chatglm3&azure-gpt-4" # 定义界面上“询问多个GPT模型”插件应该使用哪些模型，请从AVAIL_LLM_MODELS中选择，并在不同模型之间用`&`间隔，例如"gpt-3.5-turbo&chatglm3&azure-gpt-4"
MULTI_QUERY_LLM_MODELS = "gpt-3.5-turbo&chatglm3" MULTI_QUERY_LLM_MODELS = "gpt-3.5-turbo&chatglm3"
@ -291,7 +291,8 @@ NUM_CUSTOM_BASIC_BTN = 4
├── "jittorllms_pangualpha" ├── "jittorllms_pangualpha"
├── "jittorllms_llama" ├── "jittorllms_llama"
├── "deepseekcoder" ├── "deepseekcoder"
├── "qwen" ├── "qwen-1_8B"
├── "qwen-7B"
├── RWKV的支持见Wiki ├── RWKV的支持见Wiki
└── "llama2" └── "llama2"

26
request_llms/bridge_all.py
View File

@ -431,12 +431,12 @@ if "chatglm_onnx" in AVAIL_LLM_MODELS:
}) })
except: except:
print(trimmed_format_exc()) print(trimmed_format_exc())
if "qwen" in AVAIL_LLM_MODELS: if "qwen-1_8B" in AVAIL_LLM_MODELS: # qwen-1.8B
try: try:
from .bridge_qwen import predict_no_ui_long_connection as qwen_noui from .bridge_qwen_1_8B import predict_no_ui_long_connection as qwen_noui
from .bridge_qwen import predict as qwen_ui from .bridge_qwen_1_8B import predict as qwen_ui
model_info.update({ model_info.update({
"qwen": { "qwen-1_8B": {
"fn_with_ui": qwen_ui, "fn_with_ui": qwen_ui,
"fn_without_ui": qwen_noui, "fn_without_ui": qwen_noui,
"endpoint": None, "endpoint": None,
@ -447,6 +447,24 @@ if "qwen" in AVAIL_LLM_MODELS:
}) })
except: except:
print(trimmed_format_exc()) print(trimmed_format_exc())
if "qwen-7B" in AVAIL_LLM_MODELS: # qwen-7B
try:
from .bridge_qwen_7B import predict_no_ui_long_connection as qwen_noui
from .bridge_qwen_7B import predict as qwen_ui
model_info.update({
"qwen-7B": {
"fn_with_ui": qwen_ui,
"fn_without_ui": qwen_noui,
"endpoint": None,
"max_token": 4096,
"tokenizer": tokenizer_gpt35,
"token_cnt": get_token_num_gpt35,
}
})
except:
print(trimmed_format_exc())
if "chatgpt_website" in AVAIL_LLM_MODELS: # 接入一些逆向工程https://github.com/acheong08/ChatGPT-to-API/ if "chatgpt_website" in AVAIL_LLM_MODELS: # 接入一些逆向工程https://github.com/acheong08/ChatGPT-to-API/
try: try:
from .bridge_chatgpt_website import predict_no_ui_long_connection as chatgpt_website_noui from .bridge_chatgpt_website import predict_no_ui_long_connection as chatgpt_website_noui

67
request_llms/bridge_qwen_1_8B.py Normal file
View File

@ -0,0 +1,67 @@
model_name = "Qwen1_8B"
cmd_to_install = "`pip install -r request_llms/requirements_qwen.txt`"
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import time
import threading
import importlib
from toolbox import update_ui, get_conf, ProxyNetworkActivate
from multiprocessing import Process, Pipe
from .local_llm_class import LocalLLMHandle, get_local_llm_predict_fns
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 🔌💻 Local Model
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
class GetQwenLMHandle(LocalLLMHandle):
def load_model_info(self):
# 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行
self.model_name = model_name
self.cmd_to_install = cmd_to_install
def load_model_and_tokenizer(self):
# 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行
import os, glob
import os
import platform
from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, GenerationConfig
with ProxyNetworkActivate('Download_LLM'):
model_id = 'Qwen/Qwen-1_8B-Chat'
self._tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Qwen/Qwen-1_8B-Chat', trust_remote_code=True, resume_download=True)
# use fp16
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto", trust_remote_code=True, fp16=True).eval()
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) # 可指定不同的生成长度、top_p等相关超参
self._model = model
return self._model, self._tokenizer
def llm_stream_generator(self, **kwargs):
# 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 子进程执行
def adaptor(kwargs):
query = kwargs['query']
max_length = kwargs['max_length']
top_p = kwargs['top_p']
temperature = kwargs['temperature']
history = kwargs['history']
return query, max_length, top_p, temperature, history
query, max_length, top_p, temperature, history = adaptor(kwargs)
for response in self._model.chat_stream(self._tokenizer, query, history=history):
yield response
def try_to_import_special_deps(self, **kwargs):
# import something that will raise error if the user does not install requirement_*.txt
# 🏃‍♂️🏃‍♂️🏃‍♂️ 主进程执行
import importlib
importlib.import_module('modelscope')
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# 🔌💻 GPT-Academic Interface
# ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
predict_no_ui_long_connection, predict = get_local_llm_predict_fns(GetQwenLMHandle, model_name)

2
request_llms/bridge_qwen.py → request_llms/bridge_qwen_7B.py
View File

@ -1,4 +1,4 @@
model_name = "Qwen" model_name = "Qwen-7B"
cmd_to_install = "`pip install -r request_llms/requirements_qwen.txt`" cmd_to_install = "`pip install -r request_llms/requirements_qwen.txt`"

5
tests/test_llms.py
View File

@ -16,8 +16,9 @@ if __name__ == "__main__":
# from request_llms.bridge_jittorllms_llama import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_jittorllms_llama import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_claude import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_claude import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_internlm import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_internlm import predict_no_ui_long_connection
from request_llms.bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_deepseekcoder import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_qwen import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_qwen_7B import predict_no_ui_long_connection
from request_llms.bridge_qwen_1_8B import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_spark import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_spark import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_zhipu import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_zhipu import predict_no_ui_long_connection
# from request_llms.bridge_chatglm3 import predict_no_ui_long_connection # from request_llms.bridge_chatglm3 import predict_no_ui_long_connection