NextChat的部署与配置

一.前言 – 什么是NextChat?

NextChat 是一款开源的 AI 聊天机器人部署工具,支持跨平台(Windows/macOS/Linux)使用,并兼容主流大模型(如 GPT-3/4、Gemini、Claude3 等)。
其核心功能包括:

  • 多模型支持:一键接入 OpenAI、Gemini 等 API,提供丰富的对话与任务处理能力。
  • 预制角色:内置多种“面具”(角色模板),支持个性化对话场景(如简历优化、心理咨询)。
  • 轻量化设计:客户端体积仅 5MB,响应式 UI 支持深色模式与 PWA,交互流畅。
  • 灵活部署:可通过 Vercel 一键部署到云端,或本地安装使用,绑定自定义域名后可全球访问。
  • 隐私安全:数据本地化存储,适配复杂网络环境,确保使用稳定性。 适合个人或企业低成本搭建专属 AI 助手,实现高效人机交互与任务自动化。

示例图

二.准备

在本篇文章中,我们会介绍本地部署的方式,因此你需要一台服务器

在这里,你可以前往雨云来购买服务器

如图所示,你可以根据图中指示来购买服务器

你可以看购买指南 | 雨云百科来选配合适于你的配置及区域

此外:
你需要准备一个用于AI对话的API密钥,如siliconflow的API

三.开始

1.连接服务器

以Debian11为例

在服务器信息页,复制服务器信息

选择一个适合于你的SSH连接工具,这里以Xterminal为例

填入你的服务器信息,连接服务器

2. 安装Docker

如果你的服务器位于中国大陆,那么请配置镜像加速,这里不做推荐

在终端中输入

 curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
 sudo sh get-docker.sh

来安装Docker

输出以上信息时,说明Docker已经安装完毕

3.安装NextChat

在终端中输入命令

docker pull yidadaa/chatgpt-next-web

拉取NextChat镜像

这样子就说明拉取好了

创建容器:

docker run -d -p 3000:3000 \ 
yidadaa/chatgpt-next-web

解释:-p参数后的是 主机端口:容器端口
如图所示,即为创建成功

4.配置与使用

在浏览器中,输入 {你的服务器IP}:{端口} 来访问
如图所示,配置AI的API

如果你使用siliconflow,那么你需要将模型服务商改为SiliconFIow,并填入你的API Key,之后创建新的聊天即可使用

如下图所示

即为可正常使用

### NextChat 本地部署教程和配置指南 #### 下载并安装依赖环境 为了能够在本地环境中成功部署 NextChat,需要先准备合适的运行环境。通常情况下,这涉及到 Python 的安装以及一些必要的库文件。确保计算机上已安装最新版本的 Python 及 pip 工具[^1]。 ```bash pip install --upgrade pip pip install torch torchvision torchaudio ``` #### 获取 NextChat 模型及相关资源 访问官方仓库或指定页面来获取 NextChat 所需的模型和其他辅助工具。按照说明文档中的指引完成下载过程,并确认所有组件都保存到了正确的位置[^2]。 #### 加载模型到内存中 通过编写简单的脚本来初始化 NextChat 实例并将预训练好的权重加载进来: ```python from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model_name_or_path = "path_to_nextchat_model" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) ``` #### 配置提示消息输入处理 为了让 NextChat 能够理解用户的提问,在实际应用之前还需要设置好对话模板。可以自定义一系列用于引导聊天机器人行为的关键字句式结构,同时也要考虑如何有效地分割用户输入以便更好地解析意图。 #### 文本生成及响应构建 当一切准备工作就绪之后,就可以调用 NextChat 提供的功能接口来进行交互式的交流了。这里展示了一个基本的例子,展示了怎样接收来自前端的消息并通过模型预测得到回复内容再传回给客户端显示出来。 ```python def generate_response(prompt_text): inputs = tokenizer(prompt_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs, max_length=50, num_return_sequences=1) response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return response ```
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