ChatGPT是一个基于Transformer架构的预训练语言模型，它可以生成自然语言文本，同时也能够用于聊天机器人的开发。ChatGPT的使用非常广泛，但是默许情况下，它需要连接到互联网才能工作。这对一些利用场景来讲其实不方便，由于不是所有的利用场景都有良好的网络连接。因此，实现ChatGPT部署本地，让聊天机器人更高效，是有必要的。

ChatGPT的部署可使用区别的技术。这篇文章将演示怎样使用Docker和TensorFlow Serving来实现ChatGPT的本地部署。本文将提供详细的步骤，并介绍怎样使用TensorFlow Serving进行本地部署。让我们开始吧！

## Docker安装

我们需要安装Docker来容器化ChatGPT。Docker是一个流行的容器化平台，可以帮助我们在任何系统上安装和运行利用程序。我们可以通过[Docker官网](https://docs.docker.com/engine/install/)来安装Docker。

## 下载ChatGPT

接下来，我们需要从GitHub上下载ChatGPT的源代码。请从这个链接[https://github.com/huggingface/transformers](https://github.com/huggingface/transformers)下载代码。我们将使用transformers库中的GPT⑵模型作为我们的ChatGPT模型。

## 安装TensorFlow Serving

接下来，我们需要安装TensorFlow Serving来将ChatGPT模型部署在本地服务器上。TensorFlow Serving是一个高性能的模型服务器，可以帮助我们快速部署模型。我们可使用以下命令安装TensorFlow Serving：

```

docker pull tensorflow/serving

```

## 部署ChatGPT

在完成了下载源代码和安装Docker和TensorFlow Serving以后，我们可以继续操作。接下来，我们需要使用Docker来构建ChatGPT的容器。具体步骤以下：

1. 创建一个名为"chatgpt"的工作目录。

```

mkdir chatgpt

cd chatgpt

```

2. 将下载的transformers库中的GPT⑵模型复制到"chatgpt"目录下。

3. 写一个名为"Dockerfile"的文件并将下面的代码复制到"chatgpt"目录下。

```

FROM tensorflow/serving

COPY . /models/chatgpt

```

4. 使用下面的命令构建容器。

```

docker build -t chatgpt .

```

5. 使用以下命令运行容器。

```

docker run -p 8501:8501 --name chatgpt -t chatgpt

```

容器启动后，我们可以检查容器会不会正在运行并响应要求。我们可使用以下命令：

```

http://localhost:8501/v1/models/chatgpt

```

如果一切顺利，我们将看到返回的JSON响应，其中包括ChatGPT模型的名称、版本和输入/输出格式。

## 测试ChatGPT

在ChatGPT成功部署后，我们可使用HTTP要求来测试它。我们可以测试ChatGPT的方式有很多，这里介绍最简单的方式。

1. 我们需要安装Python和requests库。

2. 创建一个Python文件，并将以下代码复制到文件中。

```python

import requests

import json

url = 'http://localhost:8501/v1/models/chatgpt:predict'

max_history_len = 2

def generate(chat_history):

prompt = '