构建自己的私人GPT

创作不易，请大家多鼓励支持。

在现实生活中，很多人的资料是不愿意公布在互联网上的，但是我们又要使用人工智能的能力帮我们处理文件、做决策、执行命令那怎么办呢？于是我们构建自己或公司的私人GPT变得非常重要。
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一、本地部署PrivateGPT

快速本地安装步骤：
1.? ? ? ? 克隆存储库：
git clone?

git clone https://github.com/imartinez/privateGPT

文件目录
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2.? ? ? ? 安装 Python ：

pyenv install 3.11
pyenv local 3.11

(如果报错可以直接安装python3.11)

系统之前已经安装过3.10的旧版本，为了避免干扰需要从系统变量path中删除：C:\Program Files\Python310\Scripts\；C:\Program Files\Python310\

3.? ? ? ? 安装依赖：

poetry install --with ui,local

4.? ? ? ? 下载嵌入和 LLM 模型：

poetry run python scripts/setup

5.? ? ? ? （可选，在powershell中运行）启用GPU：

$env:CMAKE_ARGS='-DLLAMA_CUBLAS=on'; poetry run pip install --force-reinstall --no-cache-dir llama-cpp-python

6.? ? ? ? 运行本地服务器：

set PGPT_PROFILES=local
poetry run python -m private_gpt

7.? ? ? ? 导航到 UI：在浏览器中打开 http://localhost:8001/。
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二、对GPT3.5进行微调
将数据接入GPT需要遵循以下步骤：
1. 收集数据：通过各种方式收集需要用来训练GPT的数据，包括文本、图片、语音等。
2. 清洗数据：对收集到的数据进行清洗、去重、去噪、标注等处理，确保数据质量和准确性。
3. 数据格式转换：将收集到的数据按照GPT所需的格式进行转换，例如将文本数据转换成json格式，或将图片和语音数据转换成tensor格式。
4. 数据上传：将处理后的数据上传到GPT平台，可以使用云存储等方式进行上传，确保数据传输的速度和稳定性。
5. 训练模型：通过GPT平台提供的训练接口，训练自己的模型。在训练模型的过程中，调整超参数、优化算法、监控模型性能等。
6. 模型部署：训练完成后，将模型部署到生产环境中，以供实际应用。需要注意的是，为了保护数据的安全性，需要采取一系列的措施，如数据加密、权限控制、访问审计等，防止数据泄漏和滥用。同时，也需要保证数据的合法性和版权问题，遵守相关的法律法规和道德规范。


首先，我们需求准备数据集。为了锻炼ChatGPT模型，我们需求一个大型的文本数据集，其中包含大量的对话和文本对话。我们能够运用现有的公开数据集，如Common Crawl或Wikipedia，也能够本人构建数据集。

接下来，我们需求将数据集转换为模型能够运用的格式。这通常触及到将文本转换为数字向量，以便模型能够学习从文本到数字的映射。我们能够运用现有的工具，如Word2Vec或FastText，将文本转换为向量。

然后，我们需求定义模型架构。ChatGPT是一个序列到序列的模型，其中输入是一个句子，输出是另一个句子。我们能够运用现有的深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow，来定义模型架构。

3.5只支持4096个token的限制

更多资料：

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