GPT 学术优化 (GPT Academic)

• 新界面（修改config.py中的LAYOUT选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换）

• 所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放剪贴板

• 润色/纠错

• 如果输出包含公式，会以tex形式和渲染形式同时显示，方便复制和阅读

• 懒得看项目代码？直接把整个工程炫ChatGPT嘴里

• 多种大语言模型混合调用（ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + GPT4）

Installation

安装方法I：直接运行 (Windows, Linux or MacOS)

1. 下载项目

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

如果你无法连接到github这里提供网盘 链接：点击这里
提取码：mcq9

2. 配置API_KEY等变量

   在config.py中，配置API KEY等变量。特殊网络环境设置方法、Wiki-项目配置说明。

   「 程序会优先检查是否存在名为config_private.py的私密配置文件，并用其中的配置覆盖config.py的同名配置。如您能理解以上读取逻辑，我们强烈建议您在config.py同路径下创建一个名为config_private.py的新配置文件，并使用config_private.py配置项目，从而确保自动更新时不会丢失配置 」。

   「 支持通过环境变量配置项目，环境变量的书写格式参考docker-compose.yml文件或者我们的Wiki页面。配置读取优先级: 环境变量 > config_private.py > config.py 」。

3. 安装依赖

   # （选择I: 如熟悉python, python推荐版本 3.9 ~ 3.11）备注：使用官方pip源或者阿里pip源, 临时换源方法：python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun/pypi/simple/
   python -m pip install -r requirements.txt
   
   # （选择II: 使用Anaconda）步骤也是类似的 (https://www.bilibili/video/BV1rc411W7Dr)：
   conda create -n gptac_venv python=3.11    # 创建anaconda环境
   conda activate gptac_venv                 # 激活anaconda环境
   python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步骤
   

需要用到Python 可以搜索g重h下载 pycharm2023破解版使用Anaconda（发送pycharm2023 获取）

【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM3/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）：

# 【可选步骤I】支持清华ChatGLM3。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)
python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt

# 【可选步骤II】支持复旦MOSS
python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt
git clone --depth=1 https://github/OpenLMLab/MOSS.git request_llms/moss  # 注意执行此行代码时，必须处于项目根路径

# 【可选步骤III】支持RWKV Runner
参考wiki：https://github/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E9%80%82%E9%85%8DRWKV-Runner

# 【可选步骤IV】确保config.py配置文件的AVAIL_LLM_MODELS包含了期望的模型，目前支持的全部模型如下(jittorllms系列目前仅支持docker方案)：
AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "chatglm", "moss"] # + ["jittorllms_rwkv", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]

# 【可选步骤V】支持本地模型INT8,INT4量化（这里所指的模型本身不是量化版本，目前deepseek-coder支持，后面测试后会加入更多模型量化选择）
pip install bitsandbyte
# windows用户安装bitsandbytes需要使用下面bitsandbytes-windows-webui
python -m pip install bitsandbytes --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui
pip install -U git+https://github/huggingface/transformers.git
pip install -U git+https://github/huggingface/accelerate.git
pip install peft

4. 运行

   python main.py
   

安装方法II：使用Docker

0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐该方法部署完整项目）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

1. 仅ChatGPT + GLM4 + 文心一言+spark等在线模型（推荐大多数人选择）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以直接使用方案0获取Latex功能。

2. ChatGPT + GLM3 + MOSS + LLAMA2 + 通义千问（需要熟悉Nvidia Docker运行时）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案2并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

Advanced Usage

I：自定义新的便捷按钮（学术快捷键）

现在已可以通过UI中的界面外观菜单中的自定义菜单添加新的便捷按钮。如果需要在代码中定义，请使用任意文本编辑器打开core_functional.py，添加如下条目即可：

"超级英译中": {
    # 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
    "Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n",

    # 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
    "Suffix": "",
},

II：自定义函数插件

编写强大的函数插件来执行任何你想得到的和想不到的任务。
本项目的插件编写、调试难度很低，只要您具备一定的python基础知识，就可以仿照我们提供的模板实现自己的插件功能。
详情请参考函数插件指南。

Updates

I：动态

1. 对话保存功能。在函数插件区调用 保存当前的对话 即可将当前对话保存为可读+可复原的html文件，
   另外在函数插件区（下拉菜单）调用 载入对话历史存档 ，即可还原之前的会话。
   Tip：不指定文件直接点击 载入对话历史存档 可以查看历史html存档缓存。

2. ⭐Latex/Arxiv论文翻译功能⭐

3. 虚空终端（从自然语言输入中，理解用户意图+自动调用其他插件）

• 步骤一：输入 “ 请调用插件翻译PDF论文，地址为https://openreview/pdf?id=rJl0r3R9KX ”
• 步骤二：点击“虚空终端”

4. 模块化功能设计，简单的接口却能支持强大的功能

5. 译解其他开源项目

6. 装饰live2d的小功能（默认关闭，需要修改config.py）

7. OpenAI图像生成

8. 基于mermaid的流图、脑图绘制

9. Latex全文校对纠错

10. 语言、主题切换

GPT 学术优化 (GPT Academic)

• 新界面（修改config.py中的LAYOUT选项即可实现“左右布局”和“上下布局”的切换）

• 所有按钮都通过读取functional.py动态生成，可随意加自定义功能，解放剪贴板

• 润色/纠错

• 如果输出包含公式，会以tex形式和渲染形式同时显示，方便复制和阅读

• 懒得看项目代码？直接把整个工程炫ChatGPT嘴里

• 多种大语言模型混合调用（ChatGLM + OpenAI-GPT3.5 + GPT4）

Installation

安装方法I：直接运行 (Windows, Linux or MacOS)

1. 下载项目

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

如果你无法连接到github这里提供网盘 链接：点击这里
提取码：mcq9

2. 配置API_KEY等变量

   在config.py中，配置API KEY等变量。特殊网络环境设置方法、Wiki-项目配置说明。

   「 程序会优先检查是否存在名为config_private.py的私密配置文件，并用其中的配置覆盖config.py的同名配置。如您能理解以上读取逻辑，我们强烈建议您在config.py同路径下创建一个名为config_private.py的新配置文件，并使用config_private.py配置项目，从而确保自动更新时不会丢失配置 」。

   「 支持通过环境变量配置项目，环境变量的书写格式参考docker-compose.yml文件或者我们的Wiki页面。配置读取优先级: 环境变量 > config_private.py > config.py 」。

3. 安装依赖

   # （选择I: 如熟悉python, python推荐版本 3.9 ~ 3.11）备注：使用官方pip源或者阿里pip源, 临时换源方法：python -m pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun/pypi/simple/
   python -m pip install -r requirements.txt
   
   # （选择II: 使用Anaconda）步骤也是类似的 (https://www.bilibili/video/BV1rc411W7Dr)：
   conda create -n gptac_venv python=3.11    # 创建anaconda环境
   conda activate gptac_venv                 # 激活anaconda环境
   python -m pip install -r requirements.txt # 这个步骤和pip安装一样的步骤
   

需要用到Python 可以搜索g重h下载 pycharm2023破解版使用Anaconda（发送pycharm2023 获取）

【可选步骤】如果需要支持清华ChatGLM3/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）：

# 【可选步骤I】支持清华ChatGLM3。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)
python -m pip install -r request_llms/requirements_chatglm.txt

# 【可选步骤II】支持复旦MOSS
python -m pip install -r request_llms/requirements_moss.txt
git clone --depth=1 https://github/OpenLMLab/MOSS.git request_llms/moss  # 注意执行此行代码时，必须处于项目根路径

# 【可选步骤III】支持RWKV Runner
参考wiki：https://github/binary-husky/gpt_academic/wiki/%E9%80%82%E9%85%8DRWKV-Runner

# 【可选步骤IV】确保config.py配置文件的AVAIL_LLM_MODELS包含了期望的模型，目前支持的全部模型如下(jittorllms系列目前仅支持docker方案)：
AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "chatglm", "moss"] # + ["jittorllms_rwkv", "jittorllms_pangualpha", "jittorllms_llama"]

# 【可选步骤V】支持本地模型INT8,INT4量化（这里所指的模型本身不是量化版本，目前deepseek-coder支持，后面测试后会加入更多模型量化选择）
pip install bitsandbyte
# windows用户安装bitsandbytes需要使用下面bitsandbytes-windows-webui
python -m pip install bitsandbytes --prefer-binary --extra-index-url=https://jllllll.github.io/bitsandbytes-windows-webui
pip install -U git+https://github/huggingface/transformers.git
pip install -U git+https://github/huggingface/accelerate.git
pip install peft

4. 运行

   python main.py
   

安装方法II：使用Docker

0. 部署项目的全部能力（这个是包含cuda和latex的大型镜像。但如果您网速慢、硬盘小，则不推荐该方法部署完整项目）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

1. 仅ChatGPT + GLM4 + 文心一言+spark等在线模型（推荐大多数人选择）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

P.S. 如果需要依赖Latex的插件功能，请见Wiki。另外，您也可以直接使用方案0获取Latex功能。

2. ChatGPT + GLM3 + MOSS + LLAMA2 + 通义千问（需要熟悉Nvidia Docker运行时）

   # 修改docker-compose.yml，保留方案2并删除其他方案。然后运行：
   docker-compose up
   

Advanced Usage

I：自定义新的便捷按钮（学术快捷键）

现在已可以通过UI中的界面外观菜单中的自定义菜单添加新的便捷按钮。如果需要在代码中定义，请使用任意文本编辑器打开core_functional.py，添加如下条目即可：

"超级英译中": {
    # 前缀，会被加在你的输入之前。例如，用来描述你的要求，例如翻译、解释代码、润色等等
    "Prefix": "请翻译把下面一段内容成中文，然后用一个markdown表格逐一解释文中出现的专有名词：\n\n",

    # 后缀，会被加在你的输入之后。例如，配合前缀可以把你的输入内容用引号圈起来。
    "Suffix": "",
},

II：自定义函数插件

编写强大的函数插件来执行任何你想得到的和想不到的任务。
本项目的插件编写、调试难度很低，只要您具备一定的python基础知识，就可以仿照我们提供的模板实现自己的插件功能。
详情请参考函数插件指南。

Updates

I：动态

1. 对话保存功能。在函数插件区调用 保存当前的对话 即可将当前对话保存为可读+可复原的html文件，
   另外在函数插件区（下拉菜单）调用 载入对话历史存档 ，即可还原之前的会话。
   Tip：不指定文件直接点击 载入对话历史存档 可以查看历史html存档缓存。

2. ⭐Latex/Arxiv论文翻译功能⭐

3. 虚空终端（从自然语言输入中，理解用户意图+自动调用其他插件）

• 步骤一：输入 “ 请调用插件翻译PDF论文，地址为https://openreview/pdf?id=rJl0r3R9KX ”
• 步骤二：点击“虚空终端”

4. 模块化功能设计，简单的接口却能支持强大的功能

5. 译解其他开源项目

6. 装饰live2d的小功能（默认关闭，需要修改config.py）

7. OpenAI图像生成

8. 基于mermaid的流图、脑图绘制

9. Latex全文校对纠错

10. 语言、主题切换