openAi ChatGpt 各種アプリケーションのデプロイ

現実には多くのアプリケーションがあり、お好みのものを選択できます

1、chatgpt-web-midjourney-proxy

chatgpt-web と midjourney 画像生成の両方をサポート
GPTs マルチモーダルをサポート
whisper 音声入力、tts テキスト読み上げをサポート
画像生成 dall-e midjourney をサポート
プロジェクトアドレス
コード：https://github.com/Dooy/chatgpt-web-midjourney-proxy
デモサイト https://vercel.ddaiai.com

インストール

shell

docker pull ydlhero/chatgpt-web-midjourney-proxy #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker rm -f chatgpt-web-midjourney-proxy #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker run --name chatgpt-web-midjourney-proxy  -d -p 6015:3002 \
-e OPENAI_API_KEY=hk-あなたのapiKey \
-e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  \
-e MJ_SERVER=https://api.openai-hk.com  \
-e AUTH_SECRET_KEY=アクセス認証パスワード-英字と数字が必要  \
-e MJ_API_SECRET=hk-あなたのapiKey  ydlhero/chatgpt-web-midjourney-proxy

docker pull ydlhero/chatgpt-web-midjourney-proxy #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker rm -f chatgpt-web-midjourney-proxy #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker run --name chatgpt-web-midjourney-proxy  -d -p 6015:3002 \
-e OPENAI_API_KEY=hk-あなたのapiKey \
-e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  \
-e MJ_SERVER=https://api.openai-hk.com  \
-e AUTH_SECRET_KEY=アクセス認証パスワード-英字と数字が必要  \
-e MJ_API_SECRET=hk-あなたのapiKey  ydlhero/chatgpt-web-midjourney-proxy

次に http://127.0.0.1:6015 にアクセス

効果画像

入力ボックス質問対話

GPTs cover

画像生成 cover

モデル切り替えをサポート、モデルの定義も可能 cover

2、chatgpt-web

docker 起動デフォルトモデルは gpt-3.5

shell

docker run --name chatgpt-web -d -p 6011:3002 \
--env OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
--env TIMEOUT_MS=600000  --env OPENAI_MAX_TOKEN=1000 \
--env OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  chenzhaoyu94/chatgpt-web

docker run --name chatgpt-web -d -p 6011:3002 \
--env OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
--env TIMEOUT_MS=600000  --env OPENAI_MAX_TOKEN=1000 \
--env OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  chenzhaoyu94/chatgpt-web

次に http://127.0.0.1:6011 にアクセス

chatgpt-web gpt-4

デフォルトモデルは gpt-3.5 です。デフォルトモデル gpt-4.0 を起動するには？環境変数 OPENAI_API_MODEL を使用します

shell

docker run --name chatgpt-web -d -p 6040:3002 \
--env OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
--env TIMEOUT_MS=600000  --env OPENAI_MAX_TOKEN=1000 \
--env OPENAI_API_MODEL=gpt-4-0613 \
--env OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  chenzhaoyu94/chatgpt-web

docker run --name chatgpt-web -d -p 6040:3002 \
--env OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
--env TIMEOUT_MS=600000  --env OPENAI_MAX_TOKEN=1000 \
--env OPENAI_API_MODEL=gpt-4-0613 \
--env OPENAI_API_BASE_URL=https://api.openai-hk.com  chenzhaoyu94/chatgpt-web

次に http://127.0.0.1:6040 にアクセス

効果を確認 cover

3、chatgpt-next-web

複数モデルをサポート、カスタマイズ性が高い

shell

docker run  --name chatgpt-next-web   -d -p 6013:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY="hk-あなたのkeyに置き換え" \
   -e BASE_URL=https://api.openai-hk.com   yidadaa/chatgpt-next-web

docker run  --name chatgpt-next-web   -d -p 6013:3000 \
   -e OPENAI_API_KEY="hk-あなたのkeyに置き換え" \
   -e BASE_URL=https://api.openai-hk.com   yidadaa/chatgpt-next-web

次に http://127.0.0.1:6013 にアクセス

効果を確認

cover

4、Lobehub の lobe-chat 学術論文執筆数式・図表ツール

数学的な数式をサポート、同時に様々なプロンプトを含み、アプリ形式で提供

shell


docker run   --name lobe-chat  -d -p 6021:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
  -e OPENAI_PROXY_URL=https://api.openai-hk.com/v1 \
  lobehub/lobe-chat


docker run   --name lobe-chat  -d -p 6021:3210 \
  -e OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkeyに置き換え \
  -e OPENAI_PROXY_URL=https://api.openai-hk.com/v1 \
  lobehub/lobe-chat

次に http://127.0.0.1:6021 にアクセス効果を確認

cover

5、gpt_academic

プロジェクトアドレス
ダウンロードしてプロジェクトに移動し、config.py 設定ファイルを修正

shell

git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
cd gpt_academic

git clone --depth=1 https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git
cd gpt_academic

config.py ファイルを修正

# あなたのkeyは本来 hk-あなたのkey ですが、システムは sk-あなたのkey をサポート（hkをskに置き換え）
API_KEY = "sk-あなたのkey" 
#重要なのはこの修正
API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://api.openai-hk.com/v1/chat/completions"}

# あなたのkeyは本来 hk-あなたのkey ですが、システムは sk-あなたのkey をサポート（hkをskに置き換え）
API_KEY = "sk-あなたのkey" 
#重要なのはこの修正
API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://api.openai-hk.com/v1/chat/completions"}

その後、公式チュートリアルに従って実行

6、切り取り screenshot-to-code

プロジェクトアドレス
GPT-4 製品発表会で、openai 技術ディレクターが画像を使って gpt-4 でウェブページを制作しました。現在、このオープンソースプロジェクトが最もサポートしています
gpt-4-vision-preview のサポートが必須

shell

git clone --depth=1 https://github.com/abi/screenshot-to-code.git
cd screenshot-to-code

git clone --depth=1 https://github.com/abi/screenshot-to-code.git
cd screenshot-to-code

以下のコードを .env ファイルに追加、存在しない場合は新規作成

OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkey
OPEN_AI_BASE=https://api.openai-hk.com
OPENAI_API_BASE=https://api.openai-hk.com

OPENAI_API_KEY=hk-あなたのkey
OPEN_AI_BASE=https://api.openai-hk.com
OPENAI_API_BASE=https://api.openai-hk.com

重要な1行のコード修正

shell

#backend/llm.py へ移動
#14行目を見つける
client = AsyncOpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
#以下に修正
client = AsyncOpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.openai-hk.com/v1")

#backend/llm.py へ移動
#14行目を見つける
client = AsyncOpenAI(api_key=api_key, base_url=base_url)
#以下に修正
client = AsyncOpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.openai-hk.com/v1")

docker コンパイル

shell

docker-compose up -d --build 
#上記のコマンドが動作しない場合は以下を試す
docker compose up -d --build

docker-compose up -d --build 
#上記のコマンドが動作しない場合は以下を試す
docker compose up -d --build

http://localhost:5173 にアクセスして効果を確認。ローカルアクセスのみサポートしています。リモートアクセスをサポートする場合は、設定またはコードを自分で修正する必要があります

ウェブページ画像をアップロードしてコードを生成できます

screenshot-to-code

7、FastGPT

プロジェクトアドレス
コード：https://github.com/labring/FastGPT
独自のナレッジベースを構築可能
構築ドキュメント

デプロイと設定ファイルをダウンロード

shell

mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

mkdir fastgpt
cd fastgpt
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.yml
curl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json

デプロイ設定ファイル docker-compose.yml を修正

yml

#51-52行目を見つける
     - OPENAI_BASE_URL=https://api.openai-hk.com/v1
     - CHAT_API_KEY=hk-あなたのkey

#51-52行目を見つける
     - OPENAI_BASE_URL=https://api.openai-hk.com/v1
     - CHAT_API_KEY=hk-あなたのkey

インストール起動コマンドを実行

shell

# プロジェクトディレクトリに移動
cd fastgpt
# mongo キーを作成
openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
# 600が動作しない場合は chmod 999 を使用
chmod 600 ./mongodb.key
chown 999:root ./mongodb.key
# コンテナを起動
docker-compose pull
docker-compose up -d

# プロジェクトディレクトリに移動
cd fastgpt
# mongo キーを作成
openssl rand -base64 756 > ./mongodb.key
# 600が動作しない場合は chmod 999 を使用
chmod 600 ./mongodb.key
chown 999:root ./mongodb.key
# コンテナを起動
docker-compose pull
docker-compose up -d

Mongo レプリカセットを初期化

shell

# mongo コンテナが正常に動作しているか確認
docker ps
# コンテナに入る
docker exec -it mongo bash

# データベースに接続
mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin

# レプリカセットを初期化。外部アクセスが必要な場合、mongo:27017 を ip:27017 に変更できます。ただし、FastGPT の接続パラメータも同時に修正する必要があります（MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin）
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# ステータスを確認。rs0 ステータスが表示されれば、実行成功
rs.status()

# mongo コンテナが正常に動作しているか確認
docker ps
# コンテナに入る
docker exec -it mongo bash

# データベースに接続
mongo -u myname -p mypassword --authenticationDatabase admin

# レプリカセットを初期化。外部アクセスが必要な場合、mongo:27017 を ip:27017 に変更できます。ただし、FastGPT の接続パラメータも同時に修正する必要があります（MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@mongo:27017/fastgpt?authSource=admin => MONGODB_URI=mongodb://myname:mypassword@ip:27017/fastgpt?authSource=admin）
rs.initiate({
  _id: "rs0",
  members: [
    { _id: 0, host: "mongo:27017" }
  ]
})
# ステータスを確認。rs0 ステータスが表示されれば、実行成功
rs.status()

http://ip:3000 にアクセス。デフォルトのアカウントとパスワードは root 1234 です。変更する場合は docker-compose.yml の DEFAULT_ROOT_PSW を修正

FastGPT

個人使用の場合は、アカウント->個人情報->openai/oneapi アカウントで設定してください FastGPT

8、chatgpt-on-wechat

プロジェクトアドレス
コード：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
独自の WeChat ボットを構築

config.json 設定ファイルを修正 cp config.example.json config.json

json

{
 "open_ai_api_key": "hk-あなたのkey",
 "open_ai_api_base": "https://api.openai-hk.com/v1", //存在しない場合は追加
}

{
 "open_ai_api_key": "hk-あなたのkey",
 "open_ai_api_base": "https://api.openai-hk.com/v1", //存在しない場合は追加
}

その後、公式ドキュメントに従って実行 chatgpt-on-wechat

9、Flowise

プロジェクトアドレス公式サイト：flowiseai.com
コード：https://github.com/FlowiseAI/Flowise
独自の大規模言語モデルを構築
上級ユーザーに適しています
最終的な効果は以下の通りインストール

shell

docker pull flowiseai/flowise #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker rm -f flowise #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker run --name flowise  -d -p 3070:3070  --restart=always \
-e PORT=3070  \
-e DATABASE_PATH=/root/.flowise \
-e APIKEY_PATH=/root/.flowise \
-e SECRETKEY_PATH=/root/.flowise \
-e LOG_PATH=/root/.flowise/logs \
-v ~/.flowise:/root/.flowise \
-e FLOWISE_USERNAME=hk \
-e FLOWISE_PASSWORD=hk123456 \
flowiseai/flowise /bin/sh -c "sleep 3; flowise start"

docker pull flowiseai/flowise #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker rm -f flowise #初回インストール時は不要、更新時に必要
docker run --name flowise  -d -p 3070:3070  --restart=always \
-e PORT=3070  \
-e DATABASE_PATH=/root/.flowise \
-e APIKEY_PATH=/root/.flowise \
-e SECRETKEY_PATH=/root/.flowise \
-e LOG_PATH=/root/.flowise/logs \
-v ~/.flowise:/root/.flowise \
-e FLOWISE_USERNAME=hk \
-e FLOWISE_PASSWORD=hk123456 \
flowiseai/flowise /bin/sh -c "sleep 3; flowise start"

http://yourip:3070 にアクセス
Credentials を設定

新しい Credentials を作成 flowise key を設定、つまり hk-あなたのkey flowise 保存後、新しい chatFlow を作成 flowise openai 関連の設定時、先ほど作成した openai-hk key を選択 flowise basePath を https://api.openai-hk.com/v1 に設定 flowise 最終的に実行された効果は以下の通り flowise