Merge branch 'master' into improve_ui_master
This commit is contained in:
binary-husky
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README.md
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@@ -1,8 +1,6 @@
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> **Note**
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> 2023.7.5: Gradio依赖调整。请及时**更新代码**
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> 2023.7.8: pydantic出现兼容问题，已修改 `requirements.txt`。安装依赖时，请严格选择`requirements.txt`中**指定的版本**
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> 2023.7.8: Gradio, Pydantic依赖调整，已修改 `requirements.txt`。请及时**更新代码**，安装依赖时，请严格选择`requirements.txt`中**指定的版本**
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> `pip install -r requirements.txt`
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@@ -43,15 +41,17 @@ Markdown[中英互译](https://www.bilibili.com/video/BV1yo4y157jV/) | [函数
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chat分析报告生成 | [函数插件] 运行后自动生成总结汇报
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[PDF论文全文翻译功能](https://www.bilibili.com/video/BV1KT411x7Wn) | [函数插件] PDF论文提取题目&摘要+翻译全文（多线程）
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[Arxiv小助手](https://www.bilibili.com/video/BV1LM4y1279X) | [函数插件] 输入arxiv文章url即可一键翻译摘要+下载PDF
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Latex论文一键校对 | [函数插件] 仿Grammarly对Latex文章进行语法、拼写纠错+输出对照PDF
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[谷歌学术统合小助手](https://www.bilibili.com/video/BV19L411U7ia) | [函数插件] 给定任意谷歌学术搜索页面URL，让gpt帮你[写relatedworks](https://www.bilibili.com/video/BV1GP411U7Az/)
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互联网信息聚合+GPT | [函数插件] 一键[让GPT从互联网获取信息](https://www.bilibili.com/video/BV1om4y127ck)回答问题，让信息永不过时
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⭐Arxiv论文精细翻译 | [函数插件] 一键[以超高质量翻译arxiv论文](https://www.bilibili.com/video/BV1dz4y1v77A/)，目前最好的论文翻译工具
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公式/图片/表格显示 | 可以同时显示公式的[tex形式和渲染形式](https://user-images.githubusercontent.com/96192199/230598842-1d7fcddd-815d-40ee-af60-baf488a199df.png)，支持公式、代码高亮
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多线程函数插件支持 | 支持多线调用chatgpt，一键处理[海量文本](https://www.bilibili.com/video/BV1FT411H7c5/)或程序
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启动暗色[主题](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/173) | 在浏览器url后面添加```/?__theme=dark```可以切换dark主题
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[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)同时伺候的感觉一定会很不错吧？
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[多LLM模型](https://www.bilibili.com/video/BV1wT411p7yf)支持 | 同时被GPT3.5、GPT4、[清华ChatGLM2](https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B)、[复旦MOSS](https://github.com/OpenLMLab/MOSS)同时伺候的感觉一定会很不错吧？
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ChatGLM2微调模型 | 支持加载ChatGLM2微调模型，提供ChatGLM2微调插件
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更多LLM模型接入，支持[huggingface部署](https://huggingface.co/spaces/qingxu98/gpt-academic) | 加入Newbing接口(新必应)，引入清华[Jittorllms](https://github.com/Jittor/JittorLLMs)支持[LLaMA](https://github.com/facebookresearch/llama)和[盘古α](https://openi.org.cn/pangu/)
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更多新功能展示(图像生成等) …… | 见本文档结尾处 ……
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更多新功能展示 (图像生成等) …… | 见本文档结尾处 ……
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</div>
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@@ -115,12 +115,12 @@ python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步
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```
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<details><summary>如果需要支持清华ChatGLM/复旦MOSS作为后端，请点击展开此处</summary>
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<details><summary>如果需要支持清华ChatGLM2/复旦MOSS作为后端，请点击展开此处</summary>
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<p>
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【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM/复旦MOSS作为后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉Python + 用过Pytorch + 电脑配置够强）：
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【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM2/复旦MOSS作为后端，需要额外安装更多依赖（前提条件：熟悉Python + 用过Pytorch + 电脑配置够强）：
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```sh
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# 【可选步骤I】支持清华ChatGLM。清华ChatGLM备注：如果遇到"Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" 错误，参考如下： 1：以上默认安装的为torch+cpu版，使用cuda需要卸载torch重新安装torch+cuda； 2：如因本机配置不够无法加载模型，可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
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# 【可选步骤I】支持清华ChatGLM2。清华ChatGLM备注：如果遇到"Call ChatGLM fail 不能正常加载ChatGLM的参数" 错误，参考如下： 1：以上默认安装的为torch+cpu版，使用cuda需要卸载torch重新安装torch+cuda； 2：如因本机配置不够无法加载模型，可以修改request_llm/bridge_chatglm.py中的模型精度, 将 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b", trust_remote_code=True) 都修改为 AutoTokenizer.from_pretrained("THUDM/chatglm-6b-int4", trust_remote_code=True)
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python -m pip install -r request_llm/requirements_chatglm.txt
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# 【可选步骤II】支持复旦MOSS
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@@ -144,6 +144,8 @@ python main.py
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### 安装方法II：使用Docker
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1. 仅ChatGPT（推荐大多数人选择，等价于docker-compose方案1）
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-without-local-llms.yml)
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-latex.yml)
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``` sh
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git clone https://github.com/binary-husky/gpt_academic.git # 下载项目
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@@ -151,14 +153,15 @@ cd gpt_academic # 进入路径
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nano config.py # 用任意文本编辑器编辑config.py, 配置 “Proxy”， “API_KEY” 以及 “WEB_PORT” (例如50923) 等
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docker build -t gpt-academic . # 安装
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#（最后一步-选择1）在Linux环境下，用`--net=host`更方便快捷
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#（最后一步-Linux操作系统）用`--net=host`更方便快捷
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docker run --rm -it --net=host gpt-academic
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#（最后一步-选择2）在macOS/windows环境下，只能用-p选项将容器上的端口(例如50923)暴露给主机上的端口
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#（最后一步-MacOS/Windows操作系统）只能用-p选项将容器上的端口(例如50923)暴露给主机上的端口
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docker run --rm -it -e WEB_PORT=50923 -p 50923:50923 gpt-academic
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```
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P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以直接使用docker-compose获取Latex功能（修改docker-compose.yml，保留方案4并删除其他方案）。
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2. ChatGPT + ChatGLM + MOSS（需要熟悉Docker）
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2. ChatGPT + ChatGLM2 + MOSS（需要熟悉Docker）
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[](https://github.com/binary-husky/gpt_academic/actions/workflows/build-with-chatglm.yml)
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``` sh
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# 修改docker-compose.yml，保留方案2并删除其他方案。修改docker-compose.yml中方案2的配置，参考其中注释即可
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@@ -284,6 +287,8 @@ Tip：不指定文件直接点击 `载入对话历史存档` 可以查看历史h
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### II：版本:
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- version 3.5(Todo): 使用自然语言调用本项目的所有函数插件（高优先级）
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- version 3.45: 支持自定义ChatGLM2微调模型
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- version 3.44: 正式支持Azure，优化界面易用性
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- version 3.4: +arxiv论文翻译、latex论文批改功能
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- version 3.3: +互联网信息综合功能
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- version 3.2: 函数插件支持更多参数接口 (保存对话功能, 解读任意语言代码+同时询问任意的LLM组合)
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@@ -314,8 +319,8 @@ gpt_academic开发者QQ群-2：610599535
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```
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代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，顺序不分先后：
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# 清华ChatGLM-6B:
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https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B
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# 清华ChatGLM2-6B:
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https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B
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# 清华JittorLLMs:
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https://github.com/Jittor/JittorLLMs
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