gpt qq机器人 docker版

本文介绍了如何使用Ubuntu20.04、Python3.8和Nonebot2创建一个支持QQ登录的GPT机器人,通过Docker部署并配置gocqhttp和ChatGPT插件,提供详细的部署步骤和参数设置。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

自己基于ubuntu20.04+python3.87+nonebot2创建了一个镜像,可以将你的qq通过后台扫码登录变成gpt机器人,用到了gocqhttp、ChatGPT官方接口版两个插件

1、拉取镜像

docker pull nowindandmoon/qqgptbot:latest

2、部署容器

docker run -itd -p 8096:8096 \
-e GOCQ_WEBUI_USERNAME='admin' \
-e GOCQ_WEBUI_PASSWORD='admin' \
-e OPENAI_API_KEY='' \
-e OPENAI_MODEL_NAME='gpt-3.5-turbo-16k-0613' \
--name qqbot nowindandmoon/qqgptbot:latest

参数解释

GOCQ_WEBUI_USERNAME------后台登录用户名

GOCQ_WEBUI_PASSWORD------后台登录密码

OPENAI_API_KEY------OPENAI API KEY

OPENAI_MODEL_NAME------gpt模型

3、登录后台

通过访问 http://ip:8096/go-cqhttp 进入后台,账号密码是

GOCQ_WEBUI_USERNAMEGOCQ_WEBUI_PASSWORD。

 

4、登录qq

点击提交

点击启动 

扫码登录

 登录成功

5、测试机器人

### GPT-SOVITS in Docker 使用与配置 尽管当前引用并未直接提及 GPT-SOVITS 的具体使用方法,但从所提供的背景资料中可以推导出一些通用的指导原则来帮助理解如何在 Docker 中使用或配置 GPT-SOVITS。 #### 1. **Docker 容器化基础** 为了将 GPT-SOVITS 应用于 Docker 环境下,需了解其基本的服务架构以及依赖项。通常情况下,模型会基于 Python 或其他编程环境开发,并可能涉及机器学习框架如 PyTorch 或 TensorFlow。因此,在构建镜像时应考虑这些依赖关系[^2]。 #### 2. **Compose 文件结构设计** 当准备部署 GPT-SOVITS 到生产环境中时,可以通过编写 `docker-compose.yml` 来简化多容器管理流程。以下是服务定义的关键要素: - **服务名称**: 明确指定服务名以便于区分不同组件。 - **镜像本控制**: 如果存在预编译好的官方镜像,则可以直接拉取并测试;否则需要自定义构建过程。 ```yaml version: '3' services: gpt-sovits-service: image: custom/gpt-sovits:latest build: context: . dockerfile: Dockerfile ports: - "8000:80" environment: - MODEL_PATH=/models/gpt-sovits/ ``` 上述示例展示了如何利用 Compose 工具快速搭建包含单一微服务的应用场景。 #### 3. **高级功能支持** 对于更复杂的业务需求来说,还可以进一步探索以下选项: - **日志处理机制**: 根据实际项目情况决定是否开启自动记录模式(`attach`),从而便于后续排查问题或者分析性能瓶颈。 - **动态伸缩能力**: 借助 Kubernetes 平台的优势实现自动化水平扩展,满足高峰期访问量激增的需求[^1]。 #### 4. **开源社区贡献** 值得注意的是,许多类似的解决方案都可以从公开仓库获取灵感甚至直接复用代码片段作为起点。例如 OpenAI 提供了一个名为 Enterprise Knowledge Retrieval 的案例研究,其中包含了大量实用技巧可供参考[^3]。 --- ### 示例脚本 下面提供了一段简单的 Python 脚本来演示如何加载本地存储路径下的语音转换模型文件夹内容: ```python import os def load_model(model_path): """Load model from specified directory.""" if not os.path.exists(model_path): raise FileNotFoundError(f"The provided path {model_path} does not exist.") print("Model loaded successfully.") if __name__ == "__main__": try: model_directory = "/app/models/" load_model(model_directory) except Exception as e: print(e) ``` 此函数假设所有必要的权重和其他资产都已放置在同一目录树之下。 ---
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