gpt_academic 다운로드 gpt_academic 소스 코드 다운로드

gpt_academic

기타 소스코드

Version 3.90 & Win

다운로드

중요한

2024.10.10 : 수술, WHL 패키지 제공 파일 서버의 비상 복원
2024.10.8 : 버전 3..90 Llama-idex에 대한 예비 지원 추가, 버전 3.80 플러그인 보조 메뉴 함수 추가 (자세한 내용은 Wiki 참조)
2024.5.1 : DOC2X Translation PDF 용지의 기능 추가, 세부 사항보기
2024.3.11 : Qwen, GLM, DeepseekCoder와 같은 중국의 대형 언어 모델을 완전히 지원합니다! 음성 클로닝 모듈, 세부 사항보기 2024.1.17 : 종속성을 설치할 때 requirements.txt 에 지정된 버전을 선택하십시오. 설치 명령 : pip install -r requirements.txt . 이 프로젝트는 온라인 서비스를 구독 하여이 프로젝트의 개발을 장려 할 수 있습니다.

GPT 학업 최적화 (GPT Academic)

이 프로젝트가 마음에 들면 스타를 제공하십시오.

이 프로젝트를 multi_language.py 한다면, 이것을 영어로 읽으십시오.

메모

1.이 프로젝트의 각 파일의 기능은 self -translation report self_analysis.md 입니다. 버전의 반복을 사용하면 언제든지 관련 기능 플러그인을 클릭하여 GPT 재생자 자체 -부모 보고서를 호출 할 수도 있습니다. 일반적인 질문은 Wiki를 확인하십시오.

2.이 프로젝트는 Tongyi Qianqian, Wisdom Spectrum GLM 등과 같은 국내 대형 중국어 기본 모델과 호환되며 장려합니다. 다중 API-KEY 공존을 지원하면 API_KEY="openai-key1,openai-key2,azure-key3,api2d-key4" 와 같은 구성 파일을 작성할 수 있습니다. API_KEY 임시로 교체 해야하는 경우 입력 영역에 임시 API_KEY 입력 한 다음 Ride 키에 제출하여 적용됩니다.

기능 (= 최근 새로운 기능)	설명하다
새로운 모델	Baidu Qianfan과 Wenxin은 Tongyi Qian Qi Qwen, Shanghai Ai-Lab Scholar, Xun Feixing Fire, Llama2, Wisdom Speed Glm4, Dalle3, Deepseekcoder가 말했다.
인어 이미지 렌더링을 지원합니다	GPT가 흐름도, 상태 전송 다이어그램, 간드 맵, 케이크, gitgraph 등을 생성 할 수 있도록 지원합니다 (버전 3.7)
arxiv 논문 미세 번역 (docker)	[플러그 -인] 하나의 Arxiv 논문의 번역 한 번의 클릭 번역을 클릭하여 현재 가장 좋은 종이 번역 도구
실시간 음성 대화 상자 입력	[플러그 -인] 비동기식 청취 오디오, 자동 문장 단절, 자동으로 응답 시간을 찾으십시오.
Autogen Multi -Smart 플러그인	[플러그 인] Microsoft Autogen의 도움으로 듀오 에이전트의 지능적 출현 가능성을 탐색하십시오!
무효 터미널 플러그인	[플러그 -in]이 프로젝트에서 자연어로 다른 플러그인을 직접 예약 할 수 있습니다.
색상 해석, 번역, 코드 설명	1- 클릭 보습, 번역, 논문 찾기 문법 오류, 해석 코드
맞춤형 단축키 키	맞춤형 단축키 키를 지원합니다
모듈 식 디자인	사용자 정의 강력한 플러그인, 플러그 -인은 핫 업데이트를 지원합니다.
프로그램 분석	[플러그 -인] Python/c/c ++/java/lua/... 프로젝트 트리 또는 자체 분석의 한 번의 클릭 분석
논문을 읽고 논문을 번역하십시오	[플러그 -인] 라텍스/PDF 용지의 전체 텍스트 및 초록 생성의 클릭 해석
라텍스 전체 텍스트 번역, 보습	[플러그인] 1- 번역 또는 보습 라텍스 용지를 클릭하십시오
배치 주석	[플러그 -인] 하나의 클릭 배치는 기능 주석을 생성합니다
마크 다운 중국 및 영국 상호 번역	[플러그 -인] 읽기 5 언어가 보이십니까? 그의 필기에서 나온 것입니다
PDF 용지 전문 번역 기능	[플러그 -인] PDF 용지 추출 질문 및 요약+번역 전체 텍스트 (멀티 스레드)
Arxiv 보조	[플러그 -인] ARXIV 기사 URL을 하나의 클릭 번역 요약+다운로드 PDF로 입력하십시오.
라텍스 논문 1 개를 클릭 한 학교 쌍	[플러그 -인] 문법에 대한 문법의 모방, 주문 수정+라텍스 기사의 출력 제어 PDF
Google Academic Integration Assistant	[플러그 -인] Ren Italy의 Academic Search Page의 URL이 주어지면 GPT가 관련 작업을 작성하도록 도와드립니다.
인터넷 정보 집계+GPT	[플러그 -인] 하나를 클릭하여 GPT가 인터넷에서 정보를 얻고 질문에 답할 수 있도록 정보를 구제하지 않도록하십시오.
공식/그림/양식 디스플레이	공식의 공식 및 렌더링 형식을 동시에 표시하고 공식 및 코드 하이라이트를 지원할 수 있습니다.
어두운 테마를 시작하십시오	ADD `/?__theme=dark`
멀티 LLM 모델 지원	동시에, GPT3.5, GPT4, Tsinghua Chatglm2, Fudan Moss가 제공한다는 느낌이 매우 좋을까요?
더 많은 LLM 모델 액세스, Huggingface 배포를 지원합니다	Llama와 Pangu α를 지원하기 위해 Tsinghua jittorllms를 소개하고 소개를 소개합니다.
공극 터미널 PIP 패키지	GUI를 떠나고 파이썬에서 항목의 모든 기능 플러그인을 직접 호출하십시오 (개발 중)
더 많은 새로운 기능 디스플레이 (이미지 생성 등) ...	이 기사의 끝을 참조하십시오 ...

새 인터페이스 ( config.py 에서 레이아웃 옵션을 수정하여 "왼쪽 -오른쪽 레이아웃"및 "상단 및 하단 레이아웃"스위칭)

모든 버튼은 functional.py를 통해 동적으로 생성됩니다.

보습/오류 수정

출력이 공식에 포함 된 경우 Tex 및 렌더링과 동시에 표시되며 복사 및 읽기에 편리합니다.

프로젝트 코드를보기에는 너무 게으른가요? 전체 프로젝트를 Chaatgpt 입에 직접 배치하십시오

다양한 대형 언어 모델에 대한 혼합 요청 (ChatGlm + OpenAI-GPT3.5 + GPT4)

설치

 흐름도 TD
    a { "설치 방법"} -> w1 ( "i.? 직접 실행 (Windows, Linux 또는 MacOS)"))
    W1-> W11 [ "1. Python Pip 패키지 관리 의존성"]]
    W1-> W12 [ "2. Anaconda 패키지 관리 종속성 (권장)]]]

    a -> w2 [ "ii.?? Docker (Windows, Linux 또는 MacOS)]]]]]

    W2-> K1 [ "1. 대형 미러 이미지 모든 기능 (권장 사항)"]]]]
    W2-> K2 [ "2. 온라인 모델 만 (GPT, GLM4 등) 미러"]
    W2-> K3 [ "3. 온라인 모델+ 라텍스의 큰 거울"]]

    A-> W4 [ "IV. 기타 배포 방법"]]
    W4-> C1 [ "1. Windows/MacOS One -Click 설치 및 실행 스크립트 (권장 사항)"]]
    W4-> C2 [ "2. Huggingface, Sealos의 원격 배치"]]]]
    W4-> C4 [ "3. ... 기타 ..."]]]

설치 방법 I : 직접 실행 (Windows, Linux 또는 MacOS)

프로젝트 다운로드

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

API_KEY 및 기타 변수를 구성하십시오
config.py 에서 API 키와 같은 변수를 구성하십시오. 특수 네트워크 환경 설정 방법, 위키 프로젝트 구성 설명.
"프로그램은 config_private.py 라는 개인 구성 파일이 있는지 확인하고 config.py 의 구성과 동일한 이름을 구성하는 데 우선 순위를 부여합니다. 위의 읽기 로직을 이해할 수 있다면 config.py 경로. config_private.py 라는 새로운 구성 파일을 사용하여 자동 업데이트 할 config_private.py 구성이 손실되지 않도록합니다. "
"环境变量구성 항목을 지원하고, 환경 변수의 쓰기 형식의 docker-compose.yml 파일 또는 Wiki 페이지를 참조하십시오. 구성 읽기 우선 순위 :环境变量> config_private.py > config.py ".

설치 의존성

 # （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.com/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.com/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

백엔드로 Tsinghua Chatglm2/Fudan Moss/RWKV를 지원 해야하는 경우이 장소를 클릭하십시오.

[선택 단계] Tsinghua Chatglm3/Fudan Moss를 백엔드로 지원 해야하는 경우 더 많은 종속성을 설치해야합니다 (전제 조건 : Python + Pytorch + 컴퓨터 구성에 익숙) :

 # 【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.com/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.com/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.com/huggingface/transformers.git
pip install -U git+https://github.com/huggingface/accelerate.git
pip install peft

달리다
```
python main.py
```

설치 방법 II : Docker를 사용하십시오

프로젝트를 배포하는 모든 기능 (Cuda 및 Latex가 포함 된 큰 거울입니다. 그러나 네트워크 속도가 느리고 하드 디스크가 작은 경우이 방법은 완전한 항목을 배포하는 것이 좋습니다).
```
 # 修改docker-compose.yml，保留方案0并删除其他方案。然后运行：
docker-compose up
```
chatgpt + glm4 + wenxin 만 말했다 + Spark 및 기타 온라인 모델 (대부분의 사람들이 권장)
```
 # 修改docker-compose.yml，保留方案1并删除其他方案。然后运行：
docker-compose up
```

PS가 라텍스 플러그 인 함수에 의존 해야하는 경우 Wiki를 참조하십시오. 또한 반응식 4 또는 스키마 0을 직접 사용하여 라텍스 기능을 얻을 수도 있습니다.

chatgpt + glm3 + moss + llama2 + tongyi qianwen (달리기시 Nvidia docker에 익숙해야합니다) chatglm

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

설치 방법 III : 기타 배포 방법

Windows One- 런타임 스크립트를 클릭하십시오 . Python 환경에 완전히 익숙하지 않은 Windows 사용자는 릴리스에 게시 된 One -Click 실행 스크립트를 다운로드하여 로컬 모델없이 버전을 설치할 수 있습니다. 스크립트 기여의 출처 : Oobabooga.
Third -Party API, Azure 등, Wen Xinyi, Star Fire 등 사용 Wiki 페이지를 참조하십시오.
클라우드 서버는 PIT를 피하기위한 지침을 원격으로 배포했습니다. Cloud Server 원격 배포 Wiki를 방문하십시오
다른 플랫폼 및 보조 URL 배포에 배포됩니다
- Sealos One -Click 배포를 사용하십시오.
- WSL2 (Linux 서브 시스템 용 Windows 서브 시스템)를 사용하십시오. Wiki-2를 방문하십시오
- 보조 웹 사이트 ( http://localhost/subpath )에서 실행하는 방법. Fastapi Operation 지침을 방문하십시오

고급 사용

I : 사용자 정의 된 새로운 편리한 버튼 (Academic Shortcut Keys)

이제 UI의界面外观메뉴의自定义菜单에 새로운 편리한 버튼을 추가 할 수 있습니다. 코드에서 정의 해야하는 경우 텍스트 편집기를 사용하여 core_functional.py 열면 다음 항목을 추가하십시오.

 "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 : 사용자 정의 기능 플러그인

강력한 기능 플러그인을 작성하여 원하는 작업을 예기치 않게 수행하십시오. 이 프로젝트의 플러그 인 및 디버깅은 특정 Python 기본 지식이있는 한 자신의 플러그 인 기능을 달성하기 위해 제공하는 템플릿을 모방 할 수 있습니다. 자세한 내용은 함수 플러그 -In 가이드를 참조하십시오.

업데이트

I : 다이나믹

대화 저장 기능. 기능 플러그 인 영역에保存当前的对话현재 대화를 읽을 수있는+복구 가능한 HTML 파일载入对话历史存档저장할 수 있습니다. 이전 세션을 복원하는载入对话历史存档. 팁 : 파일을 지정하지 않으면载入对话历史存档클릭하여 히스토리 HTML 아카이브 캐시를보십시오.

라텍스/ARXIV 논문 번역 기능

===>

void Terminal (자연 언어의 입력, 사용자 의도 이해+다른 플러그 인에 대한 자동 호출)

1 단계 : "플러그 -In 번역 PDF 용지로 전화하십시오. 주소는 https://openreview.net/pdf?id=rjl0r3r9kx" "입니다." "
2 단계 : "무효 터미널"을 클릭합니다.

모듈 식 기능 설계, 간단한 인터페이스는 강력한 기능을 지원할 수 있습니다

다른 오픈 소스 프로젝트의 번역 및 해석

Decorative Live2D의 작은 기능 (기본값이 닫히면 config.py 수정해야합니다).

Openai 이미지 생성

인어를 기반으로하는 그림과 뇌 그림

라텍스 전문

===>

언어, 테마 스위치

II : 버전 :

버전 3.80 (TODO) : Autogen 플러그인의 테마를 최적화하고 일련의 파생 플러그인을 설계합니다.
버전 3.70 : GPT 그림 뇌 드로잉 및 기타 기능을 달성하기 위해 인어 도면을 소개합니다.
버전 3.60 : Autoben을 New Generation Plug -In의 초석으로 소개합니다.
버전 3.57 : 지원 GLM3, Star Fire V3, Wenxin은 V4, 로컬 모델의 복잡한 버그를 수리합니다.
버전 3.56 : 동적 추가 기본 기능 버튼, 새 보고서 PDF 요약 페이지 지원
버전 3.55 : 전면 -엔드 인터페이스 재구성, 서스펜션 창과 메뉴 표시 줄을 소개하십시오.
버전 3.54 : 동적 코드 인터프리터 추가 (코드 인터프리터) (개선)
버전 3.53 : 다양한 인터페이스 테마의 동적 선택을 지원하여 안정성을 향상시키고 다중 사용자 충돌 문제 해결
버전 3.50 : 자연어를 사용 하여이 프로젝트의 모든 기능 플러그 인 (void Terminal)을 호출하고 플러그 인 분류 지원, UI 향상, 새로운 테마 설계
버전 3.49 : Baidu Qianfan 플랫폼 지원 및 Wenxin a Word
버전 3.48 : 지원 Alida House Tongyi Qianqian, 상하이 AI-Lab 학자, Xun Fei Xinghuo
버전 3.46 : 완전히 끄기를 지원하는 실시간 음성 대화
버전 3.45 : 사용자 정의 chatglm2 미세 조정 모델을 지원합니다
버전 3.44 : 공식적으로 Azure를 지원하여 인터페이스 사용 편의성을 최적화합니다.
버전 3.4 : +ARXIV 논문 번역, 라텍스 논문 보정 기능
버전 3.3 : +인터넷 정보 포괄적 인 기능
버전 3.2 : 함수 플러그 -인은 더 많은 매개 변수 인터페이스를 지원합니다 (대화 기능 저장, 모든 언어 코드 해석+LLM 조합을 동시에 요청합니다)
버전 3.1 : 동시에 여러 GPT 모델을 문의하는 지원! API2D를 지원하고 다중 Apikey 부하 밸런싱을 지원하십시오
버전 3.0 : ChatGLM 및 기타 소규모 LLM에 대한 지원
버전 2.6 : 플러그 인 구조를 재구성하고, 상호 작용을 향상시키고, 더 많은 플러그인 추가
버전 2.5 : 업데이트, 대규모 프로젝트의 소스 코드를 요약 할 때 너무 긴 텍스트 및 토큰이 넘치는 문제 해결
버전 2.4 : 새로운 입력 영역 스위칭 위치의 함수의 전체 텍스트 번역 기능이 추가되었습니다
버전 2.3 : 다중 스레드 상호 작용을 향상시킵니다
버전 2.2 : 기능 플러그 -인은 열 하중을 지원합니다
버전 2.1 : 접이식 레이아웃
버전 2.0 : 모듈 식 기능 플러그 인을 소개합니다
버전 1.0 : 기본 기능

GPT 학술 개발자 QQ 그룹 : 610599535

알려진 문제
- 일부 브라우저 번역 플러그인은이 소프트웨어의 프론트 엔드를 방해합니다.
- 공식 Gradio는 현재 많은 호환성 문제가 있습니다. Gradio를 설치하려면 requirement.txt 사용하십시오.

 타임 라인 LR
    제목 GPT- 학술 프로젝트 개발 프로세스 섹션 2.x
        1.0 ~ 2.2 : 기본 기능 : 모듈 식 기능 플러그 -인 : 접이식 레이아웃 : 기능 플러그 -인은 열 부하 2.3 ~ 2.5 : 멀티 스레드 상호 작용 향상 : 새로운 PDF 전체 텍스트 번역 기능 : 새로운 입력 영역 전환 위치 기능 : 업데이트되었습니다. 2.6 : 플러그 인 구조 재구성 : 상호 작용 개선 : 더 많은 플러그 인 섹션 3.x 추가
        3.0 ~ 3.1 : ChatGLM 지원 : 기타 소규모 LLM 지원 : 동시에 여러 GPT 모델을 지원합니다 : 여러 개의 Apikey Load Balancing 3.2 ~ 3.3 : 기능 플러그 -인기 더 많은 매개 변수 인터페이스를 지원합니다. 대화 : 대화 내용 저장 : 모든 언어 코드 해석 : 모든 언어 코드 해석. 동시에 LLM 조합을 요청하십시오 : 인터넷 정보 포괄적 인 기능 3.4 : ARXIV 논문 번역에 가입 : 라텍스 논문 수정 기능 3.44 : 공식적으로 Azure : 최적화 된 인터페이스 쉬운 사용 3.46 : 사용자 정의 ChatGLM2 필터 모델 : 실시간 음성 대화 3.49 : Alida Mo Yuan Tongyi Qian Qian 지원 : Shanghai AI-Lab 학자 : Xun Fei Xinghuo : Baidu Qianfan 플랫폼 및 Wenxin A Word 3.50 : void Terminal : 지원 플러그인 분류 : 새로운 주제 디자인 3.53 : 동적 다른 인터페이스 주제 : 개선 안정성 : 다중 사용자 충돌 문제 해결 3.55 : 동적 코드 통역사 : 전면 -엔드 인터페이스의 재구성 : 현탁 된 창 및 메뉴 표시 줄 3.56 : 동적 추가 기본 기능 버튼 : 새 보고서 PDF 요약 페이지 3.57 : GLM3, Star Fire V3 : 지원 Wenxinyi Speaking V4 : 로컬 모델의 동시 버그 수정
        3.60 : Autogen 소개
        3.70 : 인어 소개 소개 : GPT 뇌 드로잉과 같은 기능 구현 3.80 (TODO) : 최적화 된 Autogen Plug -in 테마 : 디자인 파생형 플러그 -IN

III : 테마

THEME 수정하여 테마를 변경할 수 있습니다

Chuanhu-Small-and-Beautiful url

IV :이 프로젝트의 개발 지점

master 브랜치 : 메인 브랜치, 안정 버전
frontier 브랜치 : 개발 지점, 테스트 버전
다른 큰 모델에 액세스하는 방법
GPT- 아카데믹의 온라인 서비스를 방문하여 우리를 지원하십시오

V : 참조 및 학습

代码中参考了很多其他优秀项目中的设计，顺序不分先后：

# 清华ChatGLM2-6B:
https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B

# 清华JittorLLMs:
https://github.com/Jittor/JittorLLMs

# ChatPaper:
https://github.com/kaixindelele/ChatPaper

# Edge-GPT:
https://github.com/acheong08/EdgeGPT

# ChuanhuChatGPT:
https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT

# Oobabooga one-click installer:
https://github.com/oobabooga/one-click-installers

# More：
https://github.com/gradio-app/gradio
https://github.com/fghrsh/live2d_demo

확장하다

추가 정보