在当前人工智能技术逐步成熟的今天，新型的聊天机器人已开始遭到愈来愈多用户的关注。作为其中的佼佼者，ChatGPT 给人留下了深入的印象，成为众多人工智能聊天机器人中的一颗耀眼的明星。而为了更好的使用 ChatGPT，很多人都想把它安装在自己经常使用的装备上，其中iPad更是遭到了众多用户的青睐。今天，本文将详细讲授在iPad上安装ChatGPT的步骤，帮助用户们更好地享受ChatGPT带来的众多便利。

步骤一：下载 Pythonista

ChatGPT是由 Python 编写的, 因此 iPad用户一定要首先下载一款支持Python的编辑器。而Pythonista就是一款非常不错的选择。这款编辑器具有良好的用户界面和丰富的工具集，以致于它已成了程序员们最爱好的编辑器之一。

步骤二：下载ChatGPT代码

接下来的步骤就是获得ChatGPT的代码了。用户可以上GitHub上查找到ChatGPT的源代码，也能够通过其他方式下载该代码。下载完代码后，将其解紧缩并保存到Pythonista的文件夹中。

步骤三：安装必要的依赖包

和许多其他Python利用程序一样，ChatGPT还需要依赖一些库才能正常运行。下面这些依赖库是ChatGPT中必要的:

1. TensorFlow

2. NumPy

3. PyYAML

4. Decorator

5. Future

6. Pygments

用户可通过以下命令来安装这些必备依赖包：

```

!pip3 install tensorflow numpy pyyaml decorator future pygments

```

在Pythonista的 console 中履行上述命令便可自动安装这些依赖包。如果安装遇到问题，可尝试升级Pythonista版本或联系开发者及时解决。

步骤四：开始使用ChatGPT

现在，用户已完成了ChatGPT在iPad上的安装，开始使用它进行聊天吧! 下面是一个示例程序，用户可以通过它来做一个简单的测试。

```

import os

import sys

import yaml

import numpy as np

import tensorflow as tf

import tensorflow_hub as hub

sys.path.append(".")

from src.model import *

from src.tokenization import *

def init_session(model_path: str, tokenizer_path: str):

with open(tokenizer_path, 'rb') as f:

tokenizer_data = f.read()

with open(model_path, 'rb') as f:

model_data = f.read()

tokenizer_proto = bert_tokenization_pb2.FullTokenizerProto()

tokenizer_proto.ParseFromString(tokenizer_data)

tokenizer = FullTokenizer(

vocab_file=None,

sp_model_file=None,

from_proto=tokenizer_proto,

)

model = GPTModel(

vocabulary_size=tokenizer.vocab_size,

embedding_size=768,

max_sequence_len=1024,

type_sequence_label_size=2,

inner_group_num=1,

inner_group_dim=768,

num_heads=12,

name='model',

)

model.load_weights(model_data)

return tokenizer, model

def predict(session, tokenizer, model, seed):

max_length = 50

temperature = 0.5

top_p = 0.95

top_k = 3

inputs = [

tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed))

]

token_ids = inputs

for i in range(max_length):

logits = model.predict(token_ids)[⑴][:, ⑴, :]

logits /= temperature

logits = top_k_logits(logits, k=top_k)

logits = top_p_logits(logits, p=top_p)

samples = tf.random.categorical(logits, num_samples=1, dtype=tf.int32)

token_ids = tf.concat([token_ids, samples], axis=⑴)

if samples[0][0].numpy() == tokenizer.sep_token_id:

break

text = tokenizer.convert_ids_to_tokens(token_ids[0].numpy().tolist())

text = "".join(text).replace("[PAD]", "").replace("[UNK]", "").strip()

return text

if __name__ == "__main__":

tokenizer, model = init_session('gpt_ckpt/model.ckpt⑸00000.index', 'gpt_ckpt/vocab.bpe')

while True:

text = input(">> ")

if text == "quit":

break

response = predict(None, tokenizer, model, text)

print("BOT: " + response)

```

将上面的程序复制到Pythonista中，然后履行就能够启动ChatGPT了！用户输入文本，ChatGPT将会做出相应的回应。在这个示例程序中，用户可以输入"quit"来退出程序。

结尾

通过以上步骤，用户可以在 iPad 上轻松地安装和使用ChatGPT进行语音对话。而ChatGPT的强大和灵活性，也让它成了当前社交、聊天、客服等领域的重要工具。希望这篇文章的介绍能够帮助到大家更好地使用ChatGPT，享受聊天机器人带来的便利。