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开源实现OpenAI API模型的完整指南与示例

此存储库提供了实现OpenAI API的开源模型,包括聊天、音频和图像功能。用户可以通过`openai`或`LangChain`库与这些模型交互。指南详细介绍了依赖项安装、前端获取、环境变量设置、手动下载模型权重以及启动服务等步骤。项目支持多种语言模型、嵌入模型、扩散模型和音频模型,用户可根据需求选择访问所需服务。

OpenAI.mini 项目介绍

项目概述

OpenAI.mini 是一个使用开源模型实现 OpenAI API 的项目。这个项目包含了多种语言模型 (LLMs) 及其用途示例,比如用于聊天的开源 LLMs、用于音频处理的 Whisper、用于图像生成的 SDXL 等。通过这个项目,用户可以使用 openai 库或 LangChain 库与 LLMs 进行交互。

功能特点

  • 多种API实现:项目中已经实现了 OpenAI 平台大部分 API 的功能,包括模型获取、聊天生成、图像生成、音频转录等。目前,部分功能还在完善中。
  • 多样的模型支持:项目支持多种开源模型用于语言、嵌入、扩散和音频处理。例如,FreeWilly2、Baichuan-13B-Chat、Llama-2-13b-chat-hf 等在多个用例中展现了出色的性能。
  • 易于使用的前端:OpenAI.mini 提供了一个类似 ChatGPT 的网页前端,用户可以通过网页浏览器进行访问。

使用步骤

  1. 安装依赖:首先安装必需的 Python 包,可以通过执行 pip install 或使用 make install 安装。
  2. 获取前端:用户可以通过 yarn 构建前端代码,也可以直接下载现成的构建包并放置在指定目录中。
  3. 配置环境变量:复制 .env.example.env 后,根据需要修改配置文件。
  4. 下载模型权重(可选):用户可以手动下载模型权重文件并放置在指定的模型库路径中。
  5. 启动服务:使用项目提供的命令启动 API 服务和应用服务器。
  6. 访问服务:通过指定的 URL 和参数访问 OpenAI.mini 提供的服务。

支持的API及状态

服务包括模型管理、聊天生成、图像创建、音频处理等,部分功能已实现完全支持,其他功能则仍在开发中。用户可以根据项目状态选择适合的API进行调用。

示例代码

项目提供了详细的示例代码,涵盖聊天、图像创建、音频转录等常用操作,并提供了详细的 API 使用示例。

致谢

OpenAI.mini 项目参考了许多优秀开发者的项目代码,在此对他们的贡献表示感谢。


总体来说,OpenAI.mini 项目为广大开发者提供了一个极具潜力的平台,通过整合多种开源模型和工具,简化了许多复杂的机器学习和人工智能任务的实现过程。

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