私有化部署chatgpt-web

背景

访问OpenAI会经常受限制，为了流畅使用gpt的能力，最佳方案还是私有化部署。私有化部署涉及两个问题，选择哪个Web客户端和用谁家的API。我尝试过多种私有化方式，本文稍作总结。

选择哪个客户端合适？

你或许从一些公众号或文章中可看到一些方案，里面提出可以使用某某开源方案。如果授人以渔的话，我是通过在OSS Insight平台的chat-gpt-apps里找一下。排名前几的有机会成为我们的候选方案，我们拿出来一一点评一下？

候选人一：chatgpt-web

GitHub: https://github.com/Chanzhaoyu/chatgpt-web

Tip

简介: 广泛使用的一个chatgpt-web方案。

UI有点类似官方的样子
带提示词商店，可以导入或下载一些预置的设定
可的方便切换是否带上下文历史的交互(节省token)
有一键部署到平台的能力
支持设置访问密码

这个方案我用了半年多，感觉还挺不错。

候选人二：ChatGPT-Next-Web

GitHub: https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web

Tip

简介：也是很多人使用的一个方案。

UI默认是聊天对话框方式
特色的面具能力，可预设Model/Prompt及一些参数
支持云端同步能力（Webdav/Upstash）
支持设置访问密码

以前尝试过，功能没这么强大，当时因不支持设置访问密码，放在公网不安全（懒得前置鉴权），故没怎么用。这次部署后感觉也挺有特色，特别是面具能力的设定。

候选人三：Azure AI Studio聊天操场

URL： https://oai.azure.com/portal/63536aea15934697874a51572fa868ff/chat

Tip

简介：这是我在微软云上部署OpenAI服务时才知道的，可能看过这个的不多，功能也较为简单。

UI简洁大方
默认支持云端同步能力
权限主要通过Azure本身来控制

附图：

总结

我们对比这三个，各有优劣。从我关注的角度，整理一个表格：

功能/项目	chatgpt-web	ChatGPT-Next-Web	Azure AI Studio聊天操场
GitHub/URL	chatgpt-web	ChatGPT-Next-Web	Azure AI Studio聊天操场
UI风格	类似官方样式	对话框方式	简洁大方
提示词商店	支持导入或下载预置的设定	更扩展的提示词预设	不支持
上下文历史	支持是/否切换（节省token）	固定，自动压缩	固定（可能未压缩）
一键部署	支持	支持	支持
访问控制	简单密码支持	简单密码支持	更安全的Azure鉴权
云端同步	不支持	部分支持（Webdav/Upstash）	自带
总体评价	广泛使用，UI类似官方，有提示词商店等特点	功能多样化，包括特色的面具功能和云端同步等	功能相对简单，UI简洁大方，但有云端漫游

使用建议的话，如果你需要多个模型切换，建议使用ChatGPT-Next-Web。如果只有一个模型，可以使用chatgpt-web。因为如果你想对话漫游，可考虑Azure的方案，但是因为无法预设提示词等，也不支持多模型切换，功能还是简单了些。

在此还想补充一句：高票的候选人一、二应该均是国人的作品，咱们还是相当不错的嘛：）

如何获得API Key？

主要的正式渠道就两个，一是https://openai.com/官方网站，另一个是作为合作伙伴的微软Azure平台。这里简要描述一下OpenAI API Key的获取方式。

OpenAI

注册一个新账号即送5刀（以前送18刀），有效期三个月。注册稍麻烦，网上有大堆资料，自己手工注册的话，可能要用接码平台，比如我用过这个sms-activate。注册过两个号，我感觉还是麻烦，建议某宝平台购买。

之后在个人资料的User->API Keys中创建secret key即可。需要特别说明的是，调用OpenAI的API可能要特别的网络。

Azure OpenAI

现在我们可以以组织名义在微软Azure平台申请，司内有人分享如下步骤，我验证成功，半天内就获得申请批复。

创建你自己的Azure云账号。
创建订阅，绑定国内visa信用卡。（如果是新号，可以将免费账号升级为即用即付，免费200刀额度不会消失）
填Open AI申请表申请开通Open AI服务；申请gpt-3.5. 申请时邮箱填自己公司邮箱，公司填公司名字，我这里是Tencent。
据说要等几个工作日 Open AI服务开通后，实际上我是小半天（5-6h）就获得审批了，通知邮件是发到你留的企业邮箱。
3.5批了之后，以前要再填表单申请gpt-4，但是现在不用了，直接获得GPT4的权限，不过我这看只在某些Region才可用，略有疑惑。

通过以上方式获得权限后，你便可以在Microsoft Azure中部署对应的模型。只需要几步，如下给一些关键的建议：

创建Azure OpenAI，注意选择区域，有些区域GPT4不可用，可用的区域见这个文档 GPT-4 models。我选择的是Canada East。你可以通过查看你的模型，看到是否支持gpt4等。
部署对应的模型，特别要关注这里的部署名字，后面API调用使用时会用到。

部署好模型后，你就可以在Azure提供的[操场]->[聊天]中试用了。要查看访问相关的Key，它是藏在这里： azure openai key 你也可以继续通过聊天页右上角的部署至，将服务直接在微软云上部署，就可获得上文说的候选人三的使用体验。

还是要再次加粗并提醒一句：GPT4价格挺贵，特别是使用GPT4-32K，请在调用时选择适合自己场景的模型。
当然如果是新号，一个月免费200刀的额度，也够你霍霍一阵啦：）

私有化部署

经过前面两步，已经万事俱备了，私有化部署简单说就是选个Web客户端填上对应的Key。不简单的说，还有一些注意事项，这后面会提及，我们先说说你已经迫不及待要了解的怎么操作：P

基于docker-compose的部署

我们的两个候选人自己的简介(Github README)已经很详细的描述了。基于OpenAI的API访问特殊性，他们都很贴心的带了SOCKS_PROXY或HTTPS_PROXY的选项，你只要填上合适的代理地址即可顺畅使用。我这里就不做搬运工了啦～

基于k8s的部署

同样简单，我们可以参考docker-compose进行一些翻译工作即可。给个示例：

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: chatgpt-web
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: chatgpt-web
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: chatgpt-web
    spec:
      containers:
        - name: chatgpt-web
          image: chenzhaoyu94/chatgpt-web
          env:
            - name: OPENAI_API_KEY
              value: "<你申请的Key，如果用OpenAI方式，直接填API Key, 形如sk-xxx。使用azure api填上面的一个密钥>"
            - name: AUTH_SECRET_KEY
            # 如果网页要访问密码（公网暴露的话建议必填），不需要可留空
              value: ""
            - name: OPENAI_API_BASE_URL
            # 这里使用个proxy将azure openai api适配为openai api
              value: "http://azure-openai-proxy:5678"
            - name: MAX_REQUEST_PER_HOUR
              value: "1000"
            - name: "TIMEOUT_MS"
              value: "60000"
          ports:
            - containerPort: 3002
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: chatgpt-web
spec:
  selector:
    app: chatgpt-web
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 80
      targetPort: 3002
  type: ClusterIP

上面尝试使用我们自己部署的Azure OpenAI模型，我们两个候选人本身并不支持Azure OpenAI API，我们可以借助这个开源项目stulzq/azure-openai-proxy达成适配。

在k8s中可以这么配置：

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apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: azure-openai-proxy
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: azure-openai-proxy
  replicas: 1
  template:
    metadata:
      labels:
        app: azure-openai-proxy
    spec:
      containers:
        - name: azure-openai-proxy
          image:
            stulzq/azure-openai-proxy
          env:
            - name: AZURE_OPENAI_ENDPOINT
              value: "https://gpt4-for-kevin.openai.azure.com/"
            - name: AZURE_OPENAI_MODEL_MAPPER
            # 关注下面这行，进行模型的映射。如果你很有钱的话，所有都映射成gpt4-32k吧，哈哈
              value: "gpt-3.5-turbo=gpt35,gpt-3.5-turbo-16k=gpt35-16k,gpt-4=gpt-4,gpt-4-32k=gpt4-32k"
            - name: AZURE_OPENAI_API_VER
              value: "2023-07-01-preview"
          ports:
            - containerPort: 8080
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: azure-openai-proxy
spec:
  selector:
    app: azure-openai-proxy
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 5678
      targetPort: 8080
  type: ClusterIP

这两个资源我们可以简单写个kustomization文件，方便一键部署：

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resources:
  - azure-openai-proxy.yaml
  - chatgpt-web.yaml
namespace: ai

关于服务怎么对外暴露，相信你会我就不多讲啦。至此我们就用上了微软家的OpenAI。

补充注意事项

像chatgpt-web提供了网页accessToken模式，但能用API的就不用Token，因为网页版本数据可能会被拿来后续训练，更加不安全。
使用Azure OpenAI对国内网络更友好，不需要代理即可。
使用proxy时，AZURE_OPENAI_MODEL_MAPPER字段的设置（一个模型名称的映射关系），要严格和在Azure OpenAI中的部署名称一致。
注意如果部署在公网，设置上密码校验（环境变量：AUTH_SECRET_KEY或CODE），不然账单起飞可别怪我没提醒。
如果需要漫游你的历史记录，ChatGPT Next Web是有一定支持的，配合免费申请的upstash免费版本，感觉也够用。
Azure OpenAI返回有内容筛选，如果你看似合理的问题被阻止回复（比如报content_filter），那么可以去申请修改内容筛选的设定（要额外申请）。