GPT4All-UI｜开源对话聊天机器人

这是一个 Flask Web 应用程序，提供了一个聊天界面，用于与基于 llamacpp 的聊天机器人（例如 GPT4all、vicuna 等）进行交互。

GPT4All 是一种卓越的语言模型，由专注于自然语言处理的熟练公司 Nomic-AI 设计和开发。该应用程序使用 Nomic-AI 的高级库与最先进的 GPT4All 模型进行通信，该模型在用户的个人计算机上运行，确保无缝高效的通信。

该应用程序的一个印象深刻的特点是，它允许用户发送消息到聊天机器人，并在实时中接收到即时响应，确保无缝的用户体验。此外，该应用程序还支持将整个聊天历史记录以文本或 JSON 格式导出，为用户提供更大的灵活性。

值得注意的是，该模型最近推出，预计将随着时间的推移而不断发展，使其在未来变得更加出色。这个 WebUI 旨在为社区提供一个轻松且完全本地化的聊天机器人访问方式，它将继续改进和适应。

界面展示

主界面

GPT4All-UI｜对话机器人-openAI维基百科

设置界面

GPT4All-UI｜对话机器人-openAI维基百科

扩展界面

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训练界面

GPT4All-UI｜对话机器人-openAI维基百科

GitHub

项目开源地址：nomic-ai/gpt4all-ui: gpt4all chatbot ui (github.com)

部署教程

如果您是初学者，对于命令行不太理解，那么请按下键盘上的Win键+R键后，在弹出的新窗口内输入CMD并按下回车，打开CMD窗口，按顺序执行如下的每一条命令。

首先我们需要确认一个工作目录，用来存放gpt4all-ui的相关文件。本站所选择的目录为D盘的根目录下openai.wiki文件夹，完整路径为：D:\openai.wiki。

1.检测D盘是否在openai.wiki，没有则创建该文件夹。

if not exist D:\openai.wiki mkdir D:\openai.wiki

2.强制切换工作路径为D盘的openai.wiki文件夹。

cd /d D:\openai.wiki

3.拉取Github仓库文件夹，将下载至openai.wiki文件夹。

git clone https://github.com/nomic-ai/gpt4all-ui.git

注意：如果您无法完成第3步，执行后报错或者无法下载，可以下载该文件将其解压至D:\openai.wiki即可。

gpt4all-ui-main
下载
类型： ZIP 大小： 533.92KB

模型下载

注意：本站长上传的时候粗心，忘记修改模型文件后缀啦。各位下载好之后将模型名称gpt4all-lora-quantized-ggml.bin.original更改为gpt4all-lora-quantized-ggml.bin。也就是将.original删除即可。

gpt4all-lora-quantized-ggml.bin.original
下载
类型： BIN 大小： 3.92GB

将下载后的模型移动至models目录下即可，目录结构如下：

D:\openai.wiki\gpt4all-ui\models
└─.keep
└─gpt4all-lora-quantized-ggml.bin
└─README.md

环境安装

该项目支持全自动安装部署相关依赖环境，我们先强制切换至gpt4all-ui的项目路径，确保一切可以正常安装。

cd /d D:\openai.wiki\gpt4all-ui

在CMD中执行下面的命令行，使其可以自动安装相关依赖环境。

install.bat

在CMD中执行下面的命令行，激活已创建的虚拟环境。

D:\openai.wiki\gpt4all-ui\env\Scripts\activate.bat

启动

在CMD中执行下面的命令行，以默认参数启动GPT4All-UI。

python app.py

在您启动后，将会看到如下提示：

# 原文
llama_model_load: model size =  4017.27 MB / num tensors = 291
llama_init_from_file: kv self size  =  512.00 MB
 * Serving Flask app 'GPT4All-WebUI'
 * Debug mode: off
[2023-04-14 02:45:19,751] {_internal.py:224} INFO - WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on http://localhost:9600
[2023-04-14 02:45:19,752] {_internal.py:224} INFO - Press CTRL+C to quit

# 中文
llama_model_load：模型大小 = 4017.27 MB / num tensors = 291
llama_init_from_file：kv 自身大小 = 512.00 MB
  * 服务 Flask 应用程序“GPT4All-WebUI”
  *调试模式：关闭
[2023-04-14 02:45:19,751] {_internal.py:224} 信息 - 警告：这是一个开发服务器。 不要在生产部署中使用它。 请改用生产 WSGI 服务器。
  * 在 http://localhost:9600 上运行
[2023-04-14 02:45:19,752] {_internal.py:224} 信息 - 按 CTRL+C 退出

该部分可以忽略，其实就是警告您的服务器当前是开发者环境，不用理会，不影响程序正常运行。

我们直接打开网址http://localhost:9600即可，因为当前已经可以显示WebUI交互界面啦。

可选参数

如果您不理解该部分内容，请跳过可选参数这部分内容，继续浏览以下部分。

如果您希望启动时添加各项参数，可以手动设置其各项默认值。

python app.py [--port 9600] [--host localhost] [--temp 0.1] [--n-predict 128] [--top-k 40] [--top-p 0.90] [--repeat-penalty 1.3] [--repeat-last-n 64] [--ctx-size 2048]

选项：

  • –config：要使用的配置文件。它包含要使用的默认配置。脚本参数将覆盖配置文件中的配置。它必须放置在configs文件夹中（默认值：default.yaml）
  • –personality：人格文件名。它包含聊天机器人个性的定义。它应该放置在personalities文件夹中。默认值为gpt4all_chatbot.yaml
  • –model：要使用的模型名称。模型应该放置在models文件夹中（默认值：gpt4all-lora-quantized.bin）
  • –seed：随机种子用于重现。如果固定，可以完全重现输出（默认值：随机）
  • –port：服务器运行的端口（默认值：9600）
  • –host：服务器运行的主机地址（默认值：localhost）
  • –temp：模型的采样温度（默认值：0.1）
  • –n-predict：一次预测的标记数（默认值：128）
  • –top-k：考虑用于采样的前k个候选项的数量（默认值：40）
  • –top-p：用于top-p采样的累积概率阈值（默认值：0.90）
  • –repeat-penalty：应用于重复n-gram的惩罚（默认值：1.3）
  • –repeat-last-n：用于检测重复n-gram的标记数（默认值：64）
  • –ctx-size：用于生成响应的最大上下文大小（默认值：2048）

注意：所有选项都是可选的，并且具有默认值。

运行服务器后，打开浏览器并导航到http://localhost:9600（或者如果您选择了不同的值，则导航到http://您的IP地址:您的端口号），以访问聊天机器人UI。要使用应用程序，请打开Web浏览器并导航到此URL。

请确保调整选项的默认值和描述，以匹配您的具体应用程序。

运行

此时我们将会看到如下内容，提示是否转换模型，我们按下键盘上的Y即可。

# 原文
In order to make a model work, it needs to go through the LLaMA tokenizer, this will fix errors with the model in run.bat. Do you want to convert the model? [Y,N]?

# 中文
为了让模型正常运行，需要经过 LLaMA 分词器的处理，这将修复在 run.bat 中出现的错误。您是否想要转换模型？[是，否]？

在我们按下Y之后，将会看到如下提示，让我们选择需要转换的模型，我们输入2即可。

# 原文
Do you want to convert the model? [Y,N]?Y
[1] models\.keep
[2] models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin
[3] models\README.md
Enter the number of the model you want to convert:

# 中文
[1] models\.keep
[2] models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin
[3] models\README.md
输入您要转换的模型编号：

在我们按下2之后，将会看到如下提示，确认是否开始转换，我们输入Y即可。

# 原文
Enter the number of the model you want to convert: 2

You selected models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin

Do you want to convert the selected model to the new format? [Y,N]?

# 中文
您选择了models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin

您要将所选模型转换为新格式吗？ [是，否]？

在我们输入Y之后，将会看到如下提示，这代表我们已经成功转换了模型的格式。

# 原文
The model file (models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin) has been converted to the new format.
Cleaning tmp folder
Virtual environment created and packages installed successfully.
Every thing is setup. Just run run.bat
请按任意键继续. . .

# 中文
模型文件 (models\gpt4all-lora-quantized-ggml.bin) 已转换为新格式。
清理 tmp 文件夹
已成功创建虚拟环境并成功安装软件包。
每件事都是设置。 运行 run.bat
请按任键继续。 . .

此时我们执行如下代码即可自动激活环境。

run.bat
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