首先我想告诉你，从事编程开发这一行，要学会的是学习的方式方法。方向对了，才能事半功倍。而我认为最快且行之有效的技术技能学习，就是上手实践。先不要搞太多的理论，买回来的自行车不能上来就拆，得先想办法骑起来。
所以小傅哥就是这样，学东西嘛。以目标为驱动，搭建可运行测试的最小单元版本。因为康威定律说；问题越小，越容易被理解和处理。所以在接触 ChatGPT 以后，我时常都在想怎么自己训练和部署一个这样的聊天对话模型，哪怕是很少的训练数据，让我测试也好。所以这个会喷人的傻狗机器人来了！
在基于前文小傅哥《搭个ChatGPT算法模型》的学习基础之上，以 OpenAI 开源的 GPT-2 和相关的 GPT2-chitchat 模型训练代码，部署了这个会喷人的傻狗机器人。但由于训练数据的问题，这个聊天机器人对起话来，总感觉很变态。—— 不过不影响我们做算法模型训练的学习。
此页面为小傅哥所编程的WEB版聊天对话窗口
OpenAI GPT2 的模型训练和服务使用，需要用到 Python、TensorFlow 机器学习等相关配置，并且这些环境间有些版本依赖。所以为了顺利调试尽可能和我保持一样的版本。如果你对环境安装有难度，也可以找小傅哥帮忙买一台云服务器，之后我把我的环境镜像到你的服务器上就可以直接使用了。以下是所需的基本环境、代码和数据。
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel yum install gcc -y yum -y install libffi-devel make make altinstall
cd ~ # 1.下载Python安装包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.4/Python-3.7.4.tgz # 2.将安装包移动到/usr/local文件夹下 mv Python-3.7.4.tgz /usr/local/ # 3.在local目录下创建Python3目录 mkdir /usr/local/python3 # 4.进入的Python安装包压缩包所在的目录 cd /usr/local/ # 5.解压安装包 tar -xvf Python-3.7.4.tgz # 6.进入解压后的目录 cd /usr/local/Python-3.7.4/ # 7.配置安装目录 ./configure --prefix=/usr/local/python3 # 8.编译源码 make # 9.执行源码安装 make install # 10.创建软连接 ln -s /usr/local/python3/bin/python3/usr/bin/python3 # 11. 测试 python3 -V
cd ~ # 1.下载 wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py # 2.安装；注意咱们安装了 python3 所以是 pyhton3 get-pip.py python3 get-pip.py # 3.查找pip安装路径 find / -name pip # 4.将pip添加到系统命令 ln -s/usr/local/python/bin/pip /usr/bin/pip # 5.测试 pip -V # 6.更换源，如果不更换那么使用 pip 下载软件会很慢 pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip config set install.trusted-host mirrors.aliyun.com pip config list # pip国内镜像源： # 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ # 中国科技大学https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ # 豆瓣 http://pypi.douban.com/simple # Python官方 https://pypi.python.org/simple/ # v2ex http://pypi.v2ex.com/simple/ # 中国科学院http://pypi.mirrors.opencas.cn/simple/ # 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/
cd ~ # 1.安装前首先得安装依赖环境 yum install -y perl-devel # 2.下载源码包到 CentOS 服务器后进行解压 tar -zxf git-2.9.5.tar.gz cd git-2.9.5 # 3.执行如下命令进行编译安装 ./configure --prefix=/usr/local/git make && make install # 4.添加到系统环境变量 vim ~/.bashrc export PATH="/usr/local/git/bin:$PATH" # 5.使配置生效 source ~/.bashrc # 6.测试 git version
yum install -y wget && wget -O install.sh https://download.bt.cn/install/install_6.0.sh && sh install.sh 12f2c1d72
模型训练需要用到 transformers 机器学习服务，以及 pytorch、sklearn 等组件；以下内容需要分别安装；
transformers==4.4.2 pytorch==1.7.0 sklearn tqdm numpy scipy==1.2.1
pip install transformers==4.4.2
pip install torch==1.7.0+cpu torchvision==0.8.1+cpu torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
剩余的按照使用指令 pip install 就可以，另外在运行 GTP2-chitchat 时，如果提示缺少了某些组件，直接使用 pip 按照即可。
这里先把小傅哥给你准备好的websocket页面代码，通过宝塔创建站点后部署起来。代码：https://github.com/fuzhengwei/GPT2-chitchat/tree/master/web
之后通过打开你的宝塔地址，创建站点和上传Web代码。
注意：目前的这份代码中访问websocket的配置在index.js中，你需要修改成你的服务器地址。
if(!window.WebSocket){ alert("您的浏览器不支持WebSocket协议！推荐使用谷歌浏览器进行测试。"); return; } socket = new WebSocket("ws://120.48.169.252:7397");
cd /home git clone https://github.com/fuzhengwei/GPT2-chitchat.git
你需要修改下 interact.py 代码，变更这里有Websocket 的 IP和端口配置；
async def start_server(): try: async with websockets.serve(server, "192.168.0.4", 7397): print("Starting server at ws://localhost:7397") await asyncio.Future()# run forever except OSError as e: print(f"Error starting server: {e}") except Exception as e: print(f"Unexpected error: {e}")
下载模型：https://pan.baidu.com/s/1iEu_-Avy-JTRsO4aJNiRiA#list/path=%2F - 密码：ju6m
上传模型：这里你需要在本机安装一个 SFTP 工具，或者使用 IntelliJ IDEA 提供的工具进行链接。链接后就可以把解压的模型上传到 /home/GPT2-chitchat/model 下。
async def start_server(): try: async with websockets.serve(server, "192.168.0.4", 7397): print("Starting server at ws://localhost:7397") await asyncio.Future()# run forever except OSError as e: print(f"Error starting server: {e}") except Exception as e: print(f"Unexpected error: {e}")
修改这部分代码的IP和端口，以及在云服务上开启 7397 的访问权限。另外为了安全起见，可以在云服务的防火墙IP来源中授权，只有你当前的台机器才可以链接到 websocket 上。
这里小傅哥通过 mac nuoshell 连接工具，进行模型启动；模型路径：/home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w
python3 interact.py --no_cuda --model_path /home/GPT2-chitchat/model/model_epoch40_50w
以上就是整个 GPT2-chitchat 一个闲聊模型的部署，你也可以尝试使用 Docker 部署。如果在部署过程中实在很难部署成功，也可以找小傅哥买云服务，这样我可以直接把镜像部署到你的云服务上，就可以直接使用了。
以上是基于GPT2训练了一个傻狗机器人的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
