gpt-academic / config.py
hieroglyphs's picture
update
ec56eb7
"""
以下所有配置也都支持利用环境变量覆写,环境变量配置格式见docker-compose.yml。
读取优先级:环境变量 > config_private.py > config.py
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All the following configurations also support using environment variables to override,
and the environment variable configuration format can be seen in docker-compose.yml.
Configuration reading priority: environment variable > config_private.py > config.py
"""
# [step 1]>> API_KEY = "sk-123456789xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx123456789"。极少数情况下,还需要填写组织(格式如org-123456789abcdefghijklmno的),请向下翻,找 API_ORG 设置项
API_KEY = "fk200169-6prE9QI1XQkHqM1i9hPuMxg1b6BtdxoT" # 可同时填写多个API-KEY,用英文逗号分割,例如API_KEY = "sk-openaikey1,sk-openaikey2,fkxxxx-api2dkey3,azure-apikey4"
# [step 1]>> API_KEY = "sk-123456789xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx123456789"。极少数情况下,还需要填写组织(格式如org-123456789abcdefghijklmno的),请向下翻,找 API_ORG 设置项
API_KEY = "fk200169-6prE9QI1XQkHqM1i9hPuMxg1b6BtdxoT" # 可同时填写多个API-KEY,用英文逗号分割,例如API_KEY = "sk-openaikey1,sk-openaikey2,fkxxxx-api2dkey3,azure-apikey4"
# [step 2]>> 改为True应用代理,如果直接在海外服务器部署,此处不修改;如果使用本地或无地域限制的大模型时,此处也不需要修改
USE_PROXY = False
if USE_PROXY:
"""
填写格式是 [协议]:// [地址] :[端口],填写之前不要忘记把USE_PROXY改成True,如果直接在海外服务器部署,此处不修改
<配置教程&视频教程> https://github.com/binary-husky/gpt_academic/issues/1>
[协议] 常见协议无非socks5h/http; 例如 v2**y 和 ss* 的默认本地协议是socks5h; 而cl**h 的默认本地协议是http
[地址] 懂的都懂,不懂就填localhost或者127.0.0.1肯定错不了(localhost意思是代理软件安装在本机上)
[端口] 在代理软件的设置里找。虽然不同的代理软件界面不一样,但端口号都应该在最显眼的位置上
"""
# 代理网络的地址,打开你的*学*网软件查看代理的协议(socks5h / http)、地址(localhost)和端口(11284)
proxies = {
# [协议]:// [地址] :[端口]
"http": "socks5h://localhost:11284", # 再例如 "http": "http://127.0.0.1:7890",
"https": "socks5h://localhost:11284", # 再例如 "https": "http://127.0.0.1:7890",
}
else:
proxies = None
# ------------------------------------ 以下配置可以优化体验, 但大部分场合下并不需要修改 ------------------------------------
# 重新URL重新定向,实现更换API_URL的作用(高危设置! 常规情况下不要修改! 通过修改此设置,您将把您的API-KEY和对话隐私完全暴露给您设定的中间人!)
# 格式: API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "在这里填写重定向的api.openai.com的URL"}
# 举例: API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://reverse-proxy-url/v1/chat/completions"}
API_URL_REDIRECT = {}
# 多线程函数插件中,默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次,Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次
# 一言以蔽之:免费(5刀)用户填3,OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询:https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview
DEFAULT_WORKER_NUM = 3
# 对话窗的高度
CHATBOT_HEIGHT = 1115
# 代码高亮
CODE_HIGHLIGHT = True
# 窗口布局
LAYOUT = "LEFT-RIGHT" # "LEFT-RIGHT"(左右布局) # "TOP-DOWN"(上下布局)
DARK_MODE = True # 暗色模式 / 亮色模式
# 发送请求到OpenAI后,等待多久判定为超时
TIMEOUT_SECONDS = 30
# 网页的端口, -1代表随机端口
WEB_PORT = -1
# 如果OpenAI不响应(网络卡顿、代理失败、KEY失效),重试的次数限制
MAX_RETRY = 2
# OpenAI模型选择是(gpt4现在只对申请成功的人开放)
LLM_MODEL = "api2d-gpt-3.5-turbo" # 可选 "chatglm"
AVAIL_LLM_MODELS = ["gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "api2d-gpt-3.5-turbo", "spark", "azure-gpt-3.5"]
# ChatGLM(2) Finetune Model Path (如果使用ChatGLM2微调模型,需要把"chatglmft"加入AVAIL_LLM_MODELS中)
ChatGLM_PTUNING_CHECKPOINT = "" # 例如"/home/hmp/ChatGLM2-6B/ptuning/output/6b-pt-128-1e-2/checkpoint-100"
# 本地LLM模型如ChatGLM的执行方式 CPU/GPU
LOCAL_MODEL_DEVICE = "cpu" # 可选 "cuda"
LOCAL_MODEL_QUANT = "FP16" # 默认 "FP16" "INT4" 启用量化INT4版本 "INT8" 启用量化INT8版本
# 设置gradio的并行线程数(不需要修改)
CONCURRENT_COUNT = 100
# 是否在提交时自动清空输入框
AUTO_CLEAR_TXT = True
# 色彩主体,可选 ["Default", "Chuanhu-Small-and-Beautiful"]
THEME = "Chuanhu-Small-and-Beautiful"
# 加一个live2d装饰
ADD_WAIFU = False
# 设置用户名和密码(不需要修改)(相关功能不稳定,与gradio版本和网络都相关,如果本地使用不建议加这个)
# [("username", "password"), ("username2", "password2"), ...]
AUTHENTICATION = [("HJLAB", "EM6085xc3")]
# 如果需要在二级路径下运行(常规情况下,不要修改!!)(需要配合修改main.py才能生效!)
CUSTOM_PATH = "/"
# 极少数情况下,openai的官方KEY需要伴随组织编码(格式如org-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx)使用
API_ORG = ""
# 如果需要使用Slack Claude,使用教程详情见 request_llm/README.md
SLACK_CLAUDE_BOT_ID = ''
SLACK_CLAUDE_USER_TOKEN = ''
# 如果需要使用AZURE 详情请见额外文档 docs\use_azure.md
AZURE_ENDPOINT = "https://你亲手写的api名称.openai.azure.com/"
AZURE_API_KEY = "填入azure openai api的密钥" # 建议直接在API_KEY处填写,该选项即将被弃用
AZURE_ENGINE = "填入你亲手写的部署名" # 读 docs\use_azure.md
# 使用Newbing
NEWBING_STYLE = "creative" # ["creative", "balanced", "precise"]
NEWBING_COOKIES = """
put your new bing cookies here
"""
# 阿里云实时语音识别 配置难度较高 仅建议高手用户使用 参考 https://github.com/binary-husky/gpt_academic/blob/master/docs/use_audio.md
ENABLE_AUDIO = False
ALIYUN_TOKEN="" # 例如 f37f30e0f9934c34a992f6f64f7eba4f
ALIYUN_APPKEY="" # 例如 RoPlZrM88DnAFkZK
ALIYUN_ACCESSKEY="" # (无需填写)
ALIYUN_SECRET="" # (无需填写)
# 接入讯飞星火大模型 https://console.xfyun.cn/services/iat
XFYUN_APPID = "00000000"
XFYUN_API_SECRET = "bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb"
XFYUN_API_KEY = "aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa"
# Claude API KEY
ANTHROPIC_API_KEY = ""
# 自定义API KEY格式
CUSTOM_API_KEY_PATTERN = ""
# HUGGINGFACE的TOKEN,下载LLAMA时起作用 https://huggingface.co/docs/hub/security-tokens
HUGGINGFACE_ACCESS_TOKEN = "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"
# GROBID服务器地址(填写多个可以均衡负载),用于高质量地读取PDF文档
# 获取方法:复制以下空间https://huggingface.co/spaces/qingxu98/grobid,设为public,然后GROBID_URL = "https://(你的hf用户名如qingxu98)-(你的填写的空间名如grobid).hf.space"
GROBID_URLS = [
"https://qingxu98-grobid.hf.space","https://qingxu98-grobid2.hf.space","https://qingxu98-grobid3.hf.space",
"https://shaocongma-grobid.hf.space","https://FBR123-grobid.hf.space",
]
"""
在线大模型配置关联关系示意图
├── "gpt-3.5-turbo" 等openai模型
│ ├── API_KEY
│ ├── CUSTOM_API_KEY_PATTERN(不常用)
│ ├── API_ORG(不常用)
│ └── API_URL_REDIRECT(不常用)
├── "azure-gpt-3.5" 等azure模型
│ ├── API_KEY
│ ├── AZURE_ENDPOINT
│ ├── AZURE_API_KEY
│ ├── AZURE_ENGINE
│ └── API_URL_REDIRECT
├── "spark" 星火认知大模型
│ ├── XFYUN_APPID
│ ├── XFYUN_API_SECRET
│ └── XFYUN_API_KEY
├── "claude-1-100k" 等claude模型
│ └── ANTHROPIC_API_KEY
├── "stack-claude"
│ ├── SLACK_CLAUDE_BOT_ID
│ └── SLACK_CLAUDE_USER_TOKEN
├── "qianfan" 百度千帆大模型库
│ ├── BAIDU_CLOUD_QIANFAN_MODEL
│ ├── BAIDU_CLOUD_API_KEY
│ └── BAIDU_CLOUD_SECRET_KEY
├── "newbing" Newbing接口不再稳定,不推荐使用
├── NEWBING_STYLE
└── NEWBING_COOKIES
插件在线服务配置依赖关系示意图
├── 语音功能
│ ├── ENABLE_AUDIO
│ ├── ALIYUN_TOKEN
│ ├── ALIYUN_APPKEY
│ ├── ALIYUN_ACCESSKEY
│ └── ALIYUN_SECRET
├── PDF文档精准解析
│ └── GROBID_URLS
"""