ChatGPT 是一款基于 GPT 模型的交互式语言 AI ，可以用于多种利用场景，如自动问答、对话生成、情感检测等。虽然我们可以在云端使用 ChatGPT 进行各种利用，但有些时候，我们可能需要将 ChatGPT 部署在本地，这样有更多的灵活性和更好的性能。

在本地部署 ChatGPT 的条件条件是具有一定的计算机知识和技能。如果您没有这方面的经验，建议先学习相关知识，并了解 ChatGPT 的架构和部署要求。

我们需要准备好必要的软件和硬件环境。为了运行 ChatGPT ，需要在计算机上安装 Python 环境，并下载 Transformer 和 PyTorch 等 Python 库。同时，应当斟酌使用 GPU 硬件以加速 ChatGPT 的计算速度。

在准备好环境后，我们需要下载和训练 GPT2 模型，ChatGPT 的核心组件之一。我们可使用开源的 GPT2 代码库，根据我们的需要配置模型参数和训练数据集以取得最好的性能。

接下来，我们可以编写一个简单的 Python 脚本来测试 ChatGPT，以下所示：

```python

import torch

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')

model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')

def generate_text(prompt):

input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')

output = model.generate(input_ids, do_sample=True, max_length=1000, top_p=0.95, top_k=50)

return tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)

print(generate_text('Hello, ChatGPT!'))

```

这段代码可以利用训练好的 GPT2 模型生成一些文本，我们只需要输入一个提示文本（例如“Hello, ChatGPT!”）， ChatGPT 就会生成一些对应的响应。

我们需要将 ChatGPT 集成到我们的利用程序中。由于 ChatGPT 可以通过 RESTful API 进行交互，所以我们可使用 Flask 或 Django 等 Python Web 框架将 ChatGPT 服务化，然后通过 HTTP 要求调用 ChatGPT 服务。

本地部署 ChatGPT 可以为我们带来更好的性能、更高的灵活性和更好的隐私保护。但需要注意的是，部署进程需要我们具有一定的技能和知识储备，同时需要严谨的安全和性能测试。