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此刻国内有靠谱的ChatGPT接口吗?

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发表于 2023-5-8 18:24:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
此刻国内有靠谱的ChatGPT接口吗?
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发表于 2023-5-8 18:24:24 | 显示全部楼层
那必须是有的,比如我在用的Wetab新标签页里的chatgpt就很好用。
不用魔法,也不用注册账号,直接就可以用。而且最最重要的是它还内置了6个gpt源诶,这个觉得不太行就换下一个,就相当于你一下有了六个超级强的助手,况且还是免费的。






此外还有一个需要登录wetab新标签页的账号才能用的chat AI,也是免费的,也可以试一试,效果也很不错。




我用起来觉得十分顺手,而且这个东西越用越好用。
目前还没发现有提问次数限制,这点确实很良心了。

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发表于 2023-5-8 18:24:54 | 显示全部楼层
当然有啦!我现在用的就是,而且无魔法使用!
没错,就是lintcode平台上自带的ChatGPT,刷题的时候,遇到不会的或者不理解的就可以直接使用,不要太方便~
下面就是我用ChatGPT帮我写代码,真的太香了,而且还不用挂梯子,国内手机号就行了!




戳链接和我get同款吧!

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发表于 2023-5-8 18:25:26 | 显示全部楼层
ChatGPT本地化部署教程

chatGPT是一个基于自然语言处理的深度学习模型,能够生成自然流畅的文本,并且可以应用到多个场景中。与云服务相比,本地部署还可以提高模型的响应速度,进一步增加模型的便捷性和可用性。以下是基于 Docker 本地化部署 ChatGPT 的详细教程:

  • 下载并安装 Docker
在 Docker 的官方网站上下载适合您的操作系统的 Docker 安装包,并按照安装指南进行安装。
2.下载 ChatGPT 模型文件
您可以从 OpenAI GitHub 上下载已经训练好的模型,或者自己训练模型。如果您下载了Sample Model,将其解压缩到一个目录下。
3.构建 Docker 镜像
创建一个名为 Dockerfile 的文件,并将以下内容复制到文件中:
FROM tensorflow/tensorflow:1.15.2-py3

RUN pip install tensorflow-hub==0.9.0
RUN pip install sentencepiece
RUN pip install pandas
RUN pip install flask
RUN pip install flask-restful
RUN pip install gevent

COPY . /app
WORKDIR /app

CMD ["python", "app.py"]


这个Dockerfile中请求了TensorFlow和其他依赖项,您还需要把其它模型中所需的依赖项列在这里。使用下面的命令在当前目录中构建 Docker 镜像:
docker build -t chatgpt .

4.运行 Docker 容器
可以使用以下命令运行您的 Docker 容器:
docker run -p 5000:5000 -it chatgpt:latest


其中 -p 标识指定容器端口映射到主机端口的映射规则。在这个示例中,将容器的端口 5000 映射到主机的端口 5000,以此实现在主机上访问 API。
5.请求API接口
当容器启动并运行时,您可以在浏览器中通过访问 http://localhost:5000/ 进行测试。
这是下载的ChatGPT样例模型接口。如果您已训练了自己的模型,您还需要将其替换为提供的模型,接着修改 Flask 应用程序代码 app.py 来加载您的模型及用于输入数据的语料库(类似于上面所述的Dockerfile所做的)。




总之,将 ChatGPT 本地化部署需要下载 Docker,下载模型文件,构建 Docker 镜像,运行 Docker 容器,并请求 API 接口。
批量使用ChatGPTAPI

ChatGPT是最先进的自然语言处理模型之一,能够生成自然流畅的文本,可以应用到多个场景中。不过,手动对接API接口存在繁琐的请求限制,使得它的应用范围受到了一定的限制。在这个时候,批量使用ChatGPTAPI接口可以有效提高其应用的效率。




那么,如何批量使用ChatGPTAPI实现自动文本生成呢?
首先,需要访问OpenAI的官方网站,注册账号,获取API密钥。这样可以获得更好的访问速度和请求配额。其次,根据具体的应用场景和需求,选择适当的API接口,例如使用Completion API实现对话、文章生成,也可以使用Answer API回答问题等。API调用可以通过多种编程语言来进行。例如,使用Python编写脚本,调用API接口,自动生成文本,然后将生成的文本导出为TXT或其他文字格式。
除此之外,还可以通过批量操作工具,如批量脚本操作,实现大量文本生成及请求操作的一键执行。这种自动化操作将大大提高工作效率、减少人工操作成本,同时保证生成文本的质量和响应时间。




无论是以何种方式使用 ChatGPT API,都可以在短时间内快速生成大量人工的写作、创作、回答等任务中的文本内容。这将大大提高工作的效率,节省时间和人力成本。
最后,要注意合理使用API请求配额,IAN公司建议大家在调用大量API请求时要注意请求配额,合理使用配额,以免对API服务器产生过多的压力和资源损耗。
总之,批量使用ChatGPTAPI将大大提高工作效率,节省时间和人力成本。如果你正在寻找一种高效的方式帮助你快速生成大量的文本内容,不妨尝试使用ChatGPTAPI。

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