更详细的配置提示
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ae623258f3
59
config.py
59
config.py
@ -1,3 +1,12 @@
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以下所有配置也都支持使用利用环境变量配置，环境变量配置格式见docker-compose.yml。
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读取优先级：环境变量 > config_private.py > config.py
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All the following configurations also support using environment variables to configure,
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and the environment variable configuration format can be seen in docker-compose.yml.
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Configuration reading priority: environment variable > config_private.py > config.py
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# [step 1]>> 例如： API_KEY = "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" （此key无效）
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API_KEY = "sk-此处填API密钥" # 可同时填写多个API-KEY，用英文逗号分割，例如API_KEY = "sk-openaikey1,sk-openaikey2,fkxxxx-api2dkey1,fkxxxx-api2dkey2"
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@ -5,13 +14,14 @@ API_KEY = "sk-此处填API密钥" # 可同时填写多个API-KEY，用英文
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# [step 2]>> 改为True应用代理，如果直接在海外服务器部署，此处不修改
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USE_PROXY = False
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if USE_PROXY:
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# 填写格式是 [协议]:// [地址] :[端口]，填写之前不要忘记把USE_PROXY改成True，如果直接在海外服务器部署，此处不修改
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# 例如 "socks5h://localhost:11284"
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# [协议] 常见协议无非socks5h/http; 例如 v2**y 和 ss* 的默认本地协议是socks5h; 而cl**h 的默认本地协议是http
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# [地址] 懂的都懂，不懂就填localhost或者127.0.0.1肯定错不了（localhost意思是代理软件安装在本机上）
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# [端口] 在代理软件的设置里找。虽然不同的代理软件界面不一样，但端口号都应该在最显眼的位置上
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# 代理网络的地址，打开你的*学*网软件查看代理的协议(socks5/http)、地址(localhost)和端口(11284)
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填写格式是 [协议]:// [地址] :[端口]，填写之前不要忘记把USE_PROXY改成True，如果直接在海外服务器部署，此处不修改
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<配置教程&视频教程> https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1>
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[协议] 常见协议无非socks5h/http; 例如 v2**y 和 ss* 的默认本地协议是socks5h; 而cl**h 的默认本地协议是http
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[地址] 懂的都懂，不懂就填localhost或者127.0.0.1肯定错不了（localhost意思是代理软件安装在本机上）
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[端口] 在代理软件的设置里找。虽然不同的代理软件界面不一样，但端口号都应该在最显眼的位置上
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"""
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# 代理网络的地址，打开你的*学*网软件查看代理的协议(socks5h / http)、地址(localhost)和端口(11284)
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proxies = {
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# [协议]:// [地址] :[端口]
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"http": "socks5h://localhost:11284", # 再例如 "http": "http://127.0.0.1:7890",
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@ -20,57 +30,70 @@ if USE_PROXY:
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else:
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proxies = None
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# [step 3]>> 多线程函数插件中，默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次，Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次
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# 一言以蔽之：免费用户填3，OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview
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# ------------------------------------ 以下配置可以优化体验, 但大部分场合下并不需要修改 ------------------------------------
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# 重新URL重新定向，实现更换API_URL的作用（常规情况下，不要修改!! 高危设置！通过修改此设置，您将把您的API-KEY和对话隐私完全暴露给您设定的中间人！）
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# 格式 API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "在这里填写重定向的api.openai.com的URL"}
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# 例如 API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions":"https://free.churchless.tech/v1/chat/completions"}
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API_URL_REDIRECT = {}
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# 多线程函数插件中，默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次，Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次
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# 一言以蔽之：免费（5刀）用户填3，OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview
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DEFAULT_WORKER_NUM = 3
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# [step 4]>> 以下配置可以优化体验，但大部分场合下并不需要修改
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# 对话窗的高度
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CHATBOT_HEIGHT = 1115
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# 代码高亮
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CODE_HIGHLIGHT = True
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# 窗口布局
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LAYOUT = "LEFT-RIGHT" # "LEFT-RIGHT"（左右布局） # "TOP-DOWN"（上下布局）
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DARK_MODE = True # "LEFT-RIGHT"（左右布局） # "TOP-DOWN"（上下布局）
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LAYOUT = "LEFT-RIGHT" # "LEFT-RIGHT"（左右布局） # "TOP-DOWN"（上下布局）
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DARK_MODE = True # 暗色模式 / 亮色模式
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# 发送请求到OpenAI后，等待多久判定为超时
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TIMEOUT_SECONDS = 30
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# 网页的端口, -1代表随机端口
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WEB_PORT = -1
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# 如果OpenAI不响应（网络卡顿、代理失败、KEY失效），重试的次数限制
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MAX_RETRY = 2
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# 模型选择是 (注意: LLM_MODEL是默认选中的模型, 同时它必须被包含在AVAIL_LLM_MODELS切换列表中 )
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# 模型选择是 (注意: LLM_MODEL是默认选中的模型, 它*必须*被包含在AVAIL_LLM_MODELS列表中 )
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LLM_MODEL = "gpt-3.5-turbo" # 可选 ↓↓↓
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AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo-16k", "gpt-3.5-turbo", "azure-gpt35", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "chatglm", "moss", "newbing", "stack-claude"]
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# P.S. 其他可用的模型还包括 ["gpt-3.5-turbo-0613", "gpt-3.5-turbo-16k-0613", "newbing-free", "jittorllms_rwkv", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]
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# 本地LLM模型如ChatGLM的执行方式 CPU/GPU
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LOCAL_MODEL_DEVICE = "cpu" # 可选 "cuda"
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# 设置gradio的并行线程数（不需要修改）
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CONCURRENT_COUNT = 100
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# 是否在提交时自动清空输入框
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AUTO_CLEAR_TXT = False
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# 加一个live2d装饰
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ADD_WAIFU = False
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# 设置用户名和密码（不需要修改）（相关功能不稳定，与gradio版本和网络都相关，如果本地使用不建议加这个）
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# [("username", "password"), ("username2", "password2"), ...]
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AUTHENTICATION = []
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# 重新URL重新定向，实现更换API_URL的作用（常规情况下，不要修改!!）
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# （高危设置！通过修改此设置，您将把您的API-KEY和对话隐私完全暴露给您设定的中间人！）
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# 格式 {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "在这里填写重定向的api.openai.com的URL"}
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# 例如 API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://ai.open.com/api/conversation"}
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API_URL_REDIRECT = {}
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# 如果需要在二级路径下运行（常规情况下，不要修改!!）（需要配合修改main.py才能生效!）
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CUSTOM_PATH = "/"
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