如何在自己的电脑上部署中科院学术专业版ChatGPT-全流程超详细版

原创 已于 2025-07-03 15:28:05 修改 · 2.6k 阅读 · 20 ·
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#chatgpt #python #windows

于 2025-01-17 18:32:37 首次发布

许多科研小白一定也发现，现在的科研路上少不了ChatGPT老师的帮助，那我今天就带大家一起在自己的电脑上部署一下中科院学术专业版ChatGPT吧！

1.下载项目

git clone https://github.com/binary-husky/chatgpt_academic.git

2.创建一个ChatGPT的环境并激活

首先打开自己的Anaconda Prompt，如下图，以我自己为例，我是python==3.11.7Anaconda Prompt
其次，在打开的终端框输入以下代码创建环境：

conda create -n ChatGPT python=3.11.7

过程中可能遇到Proceed([y]/n)?，这时输入

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中科院GPT（中国科学院开发的ChatGPT模型）是一个基于GPT技术的自然语言处理工具，旨在推动人工智能技术在学术研究、教育、科研等多个领域的应用。此外，中科院还开发了ChipGPT框架，利用GPT技术辅助芯片设计，展现了其在前沿科技领域的创新能力。这不仅提升了模型的透明度和灵活性，还降低了使用门槛。例如，在电力行业，它被用于电网运行数据的分析、故障诊断以及客户服务，显著提升了行业的智能化水平。中科院GPT项目在GitHub上获得了大量关注，开发者社区活跃，提供了丰富的教程和资源供用户学习和使用。
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解决方法：利用Anaconda Prompt创建一个conda虚拟环境AChatGPT，激活该环境并进入chatgpt_academic目录，然后先本地安装gradio。由于自己电脑系统的Python是3.6版本的，无奈只能采用conda虚拟环境来切换成更高版本的Python。然后打开系统设置找到代理获取代理地址（比如下面的127.0.0.1:7890)解决方法：去gradio官网下载，进行gradio依赖本地安装。如果系统的Python版本在3.7以上可以直接在项目目录下执行。）获取API Key。
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近期中科院ChatGPT 学术版 在github上限了，截止本文发布已经有18.3k的star了。他们将ChatGPT 学术版开源出来真的非常好，能让更多的人享受到科技的红利。我也想着试一下，这次也记录下本地部署的过程。其实文件中的readme，已经说的很清楚了，这里是给自己一下午的工作做一个小小记录。能帮助到一些python小白，就更好了。GitHub网址-0.17.0%2C!-0.17.1%2C!-0.17.0%2C!-0.17.1%2C!
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仅记录本人部署中科院学术版ChatGPT流程。
搞学术研究好用免费的学术版ChatGPT网站-学术AI
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学术AI-智能学术科研毕业学术写作平台，通过对国内外领域的核心期刊文献进行AI大数据智能分析，为学术群体提供学术文献数据分析及智能学术写作一站式服务，解决学术学术润色，学术中英文互译，学术中文润色，学术英文润色，学术引言，实验设计，AI绘画，科研绘画，代码解释，期刊查询，期刊邮件撰写，学术学术选题，投稿，文献分析，学术写作等方向的问题。对接了超大型学术模型，利用AI技术实现学术润色、中英文翻译，学术纠错，学术期刊查询，毕业学术，学术降重等。学术AI-非常全面的学术研究、搜索、论文润色网站。
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<think>好的，我现在需要帮助用户了解中科院发布的类ChatGPT学术版模型的本地部署方法。首先，我要回顾用户提供的引用内容，特别是引用[3]和[4]，因为它们提到了配置步骤和本地部署的实践记录。 用户的问题明确，需要具体的部署步骤。根据引用[4]，本地部署涉及环境配置、依赖安装等。我需要将这些步骤结构化，确保用户能一步步跟随。同时，注意使用中文，保持回答清晰。 首先，要确认用户是否具备基本的环境，比如Anaconda和Python，这些是部署的前提。然后按照引用的步骤，创建Conda环境，安装依赖，获取模型权重，配置参数，启动服务等。每个步骤需要详细说明，但避免过于技术化，让用户容易理解。 可能还需要考虑常见问题，比如依赖冲突或模型下载问题，提前给出建议。此外，引用[3]提到的配置步骤可能补充一些细节，比如激活环境后的具体操作。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索，如性能优化、硬件需求等。确保引用标识正确，比如[^4]对应部署步骤，其他引用适当提及。 总结来说，我需要将引用中的信息整合成步骤指南，确保逻辑清晰，语言简洁，同时覆盖潜在问题，帮助用户顺利完成本地部署。</think>中科院学术版ChatGPT本地部署方法可分为以下步骤（以Windows系统为例）： ### 一、环境准备 1. 安装Anaconda：从官网下载并安装Python 3.8+版本的Anaconda 2. 安装Git工具：用于代码仓库克隆 3. 准备至少16GB显存的NVIDIA显卡（推荐RTX 3090及以上）[^4] ### 二、部署步骤 ```bash # 1. 创建虚拟环境 conda create -n chatgpt python=3.8 conda activate chatgpt # 2. 克隆项目仓库 git clone https://github.com/xxx/chatgpt-academic.git # 具体仓库地址需查询官方文档 cd chatgpt-academic # 3. 安装依赖（示例） pip install -r requirements.txt pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 # 4. 模型权重获取 # 需通过官方渠道申请模型权重文件（.bin格式） # 将模型文件放置到./models目录下 # 5. 配置参数 修改config.py中的： MODEL_PATH = "./models/your_model.bin" DEVICE = "cuda" # 使用GPU加速 ``` ### 三、启动服务 ```bash python main.py --model-path ./models/your_model.bin --listen # 开启本地API服务 ``` 访问 http://localhost:8000 即可使用本地部署的学术版ChatGPT[^3][^4] ### 四、常见问题处理 1. **依赖冲突**：建议使用虚拟环境隔离 2. **显存不足**：可尝试量化模型或使用`--precision fp16`参数 3. **模型下载**：需联系中科院指定机构获取授权[^2]
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