ChatGPT是一个强大的自然语言处理工具，它可以帮助用户在各种场景中自由地生成文本，并在人工智能领域中被广泛利用。如果你想在自己的工作中使用ChatGPT，那末你需要先下载并安装它。在这篇文章中，我们将为你提供一个详细的全程攻略，让你轻松get chatgpt，快速下载和安装。

第一步：进入ChatGPT的官方网站

在你开始下载和安装ChatGPT之前，你需要进入官方网站并了解更多有关它的信息。ChatGPT的官方网站是chatgpt.guige.xyz。一旦进入官方网站，你可以看到很多有关ChatGPT的信息，包括怎样使用ChatGPT的详细介绍。

第二步：选择你需要的版本

登录官网后，你需要选择你需要的版本。ChatGPT目前有两个版本，分别是基于CPU的版本和基于GPU的版本。如果你的电脑配置较高，建议使用基于GPU的版本，它比基于CPU的版本更加高效。

第三步：下载ChatGPT

下载ChatGPT前请确保你需下载的版本，然后点击下载按钮。下载完成后，你可以找到一个紧缩包，解紧缩并将解压后的文件夹放在你想要的位置。

第四步：安装依赖

ChatGPT是基于Python开发的，因此，在安装ChatGPT之前，你需要先安装Python及其相关依赖。

打开终端，履行以下命令安装Python：

```

sudo apt-get update

sudo apt-get install python

```

安装Python后，你还需要安装pip，它是Python的软件包管理工具。履行以下命令安装：

```

sudo apt install python-pip

```

安装pip后, 你就能够通过pip来安装ChatGPT的依赖了。在命令行下输入以下命令来履行：

```

pip install -r requirements.txt

```

第五步：训练模型

ChatGPT的github上有4个区别大小的训练模型，分别是：117M、345M、762M和1542M。这里以345M为例，避免过量占用硬盘空间。

在安装完依赖以后，在终端中cd到已下载的ChatGPT文件夹内，履行以下命令：

```

python train.py --dataset_path ./dataset --output_dir ./model --model_size 345M

```

这个命令会使用你的数据集来训练一个345M的模型并保存在新建的model文件夹里面。

第六步：使用库

使用ChatGPT，你需要解压下载好的模型文件，并在你的Python代码中调用它。先在model文件夹中新建一个 eval.py 文件，在里面填写以下代码：

```

import fire

import json

import os

import numpy as np

import tensorflow as tf

import model, sample, encoder

def interact_model(

model_name='345M',

seed=None,

nsamples=1,

batch_size=1,

length=None,

temperature=1,

top_k=0,

top_p=1,

models_dir='models',

):

models_dir = os.path.expanduser(os.path.expandvars(models_dir))

if batch_size is None:

batch_size = 1

assert nsamples % batch_size == 0

enc = encoder.get_encoder(model_name, models_dir)

hparams = model.default_hparams()

with open(os.path.join(models_dir, model_name, 'hparams.json')) as f:

hparams.override_from_dict(json.load(f))

if length is None:

length = hparams.n_ctx // 2

elif length > hparams.n_ctx:

raise ValueError("Can't get samples longer than window size: %s" % hparams.n_ctx)

config = tf.ConfigProto()

config.gpu_options.allow_growth = True

with tf.Session(config=config) as sess:

context = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, None])

np.random.seed(seed)

tf.set_random_seed(seed)

output = sample.sample_sequence(

hparams=hparams, length=length,

context=context,

batch_size=batch_size,

temperature=temperature, top_k=top_k, top_p=top_p

)

saver = tf.train.Saver()

ckpt = tf.train.latest_checkpoint(os.path.join(models_dir, model_name))

saver.restore(sess, ckpt)

while True:

raw_text = input("Model prompt >>> ")

while not raw_text:

print('Prompt should not be empty!')

raw_text = input("Model prompt >>> ")

context_tokens = enc.encode(raw_text)

generated = 0

for _ in range(nsamples // batch_size):

out = sess.run(output, feed_dict={

context: [context_tokens for _ in range(batch_size)]

})[:, len(context_tokens):]

for i in range(batch_size):

generated += 1

text = enc.decode(out[i])

print("=" * 40 + " SAMPLE " + str(generated) + " " + "=" * 40)

print(text)

interact_model()

```

推荐在终端中使用screen命令进入新的终端履行运行，而不是直接在终端中履行。使用该模型时，你可以在终端输入要生成的文本，然后查看它的响应。

到这里，你已成功地下载并安装了ChatGPT，你可使用它来生成任何你需要的文本。如果你在使用ChatGPT的进程中遇到了任何问题，可以在官方网站上搜索相关解决方案。希望本文对你有所帮助！