宝塔面板Docker一键安装：部署GPTAcademic，开发私有GPT学术优化工具

使用宝塔Docker-compose，5分钟内在海外服务器上搭建gpt_academic。这篇文章讲解如何使用宝塔面板的Docker服务搭建GPT 学术优化 (GPT Academic)。
 

在人工智能的浪潮中，GPT模型因其强大的自然语言处理能力备受瞩目。然而，为了更好地应用于学术领域，许多人希望能部署自己私有的GPT学术优化工具。本文将详细介绍如何通过宝塔面板和Docker一键安装gptacademic，并将其部署到服务器上，从而开发出专属于自己的GPT学术优化工具。
 

宝塔面板Docker一键安装gptacademic部署到服务器开发自己私有的 GPT 学术优化工具，本教程gpt_academic使用uiuiapi.com的中转API key，部署接口设置等教程~

1. 准备工作

1.1 购买服务器部署宝塔面板

首先，需要注册并安装宝塔面板。宝塔面板是一款服务器运维管理软件，提供了简洁的Web界面和强大的管理功能。可以通过访问 宝塔官网 进行注册和获取部署面板的镜像口令。

1.2 安装Docker

Docker是一个开源的应用容器引擎，方便我们打包和运行分布式应用。宝塔面板提供了一键安装Docker的功能。

登录宝塔面板。

在左侧菜单栏中选择“Docker”，点击“安装”。

2. 安装和配置gptacademic

1.首先现在根目录创建一个文件夹；比如：gpt_academic 这里文件夹名字随便你取！

2.根目录创建好的文件夹里面创建一个文件命名为“docker-compose.yml”

我用的代码如下：

Python

 

version: '3'
services:
  gpt_academic_nolocalllms:
    image: ghcr.io/binary-husky/gpt_academic_nolocal:master
    environment:
      # 请查阅 `config.py` 以查看所有的配置信息
      API_KEY: 'sk-cOjKINxxxxxxxxxxxxxxx'
      # API_URL_REDIRECT这里是用了中转KEY就填了中转URL
      API_URL_REDIRECT: '{"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://uiuiapi.com/v1/chat/completions"}'
      API_ORG: ''
      USE_PROXY: 'False'
      LLM_MODEL: 'gpt-3.5-turbo'
      AVAIL_LLM_MODELS: '["gpt-3.5-turbo-1106","gpt-4-1106-preview","gpt-4-vision-preview","gpt-3.5-turbo-16k","gpt-3.5-turbo", "gpt-4","gpt-4-32k","gpt-4o","gpt-4o-2024-05-13","claude-3-5-sonnet-20240620","gemini-1.5-pro-preview-0514"]
      WEB_PORT: '22307'
      ADD_WAIFU: 'True'
    # 与宿主的网络融合
    network_mode: "host"
    # 不使用代理网络拉取最新代码
    command: >
      bash -c "python3 -u main.py"

 

 

3.拉取gptacademic镜像

1.在宝塔Docker>Compose模板中添加模板，找到刚刚编辑好的模板，直接添加。

2.然后在Docker>Compose中添加Compose项目，因为是海外服务器，所以速度也非常快，1分钟不到就添加成功了。

3.分别在云服务器的安全组与宝塔的安全中放行端口，我上面用的是22307。

以上步骤完成算是成功的部署了你的GPTAcademic自己的私有聊天机器人。

4.如何访问部署好的LobeChat项目?

1.你的服务器地址加你放行对应的端口"http://ip:22307" 即可访问

2.在网站中创建一个php静态站点，把域名解析到当前服务器。

在宝塔面板绑定你的域名，域名最好开启SSL访问。

设置返代;

配置反向代理，在站点的设置中点击站点修改，找到反向代理，添加反向代理。添加完成之后，通过域名进行访问，即可拥有随时可访问的学术chatGPT。

3.此时任何人都能访问这个，可以在config.py中添加账号，进入Docker>容器，找到目录，然后进入目录后找到gpt文件夹，找到文件夹中的config.py文件。

将代码中的63行修改为你的用户名与密码，保存后重启下docker。在docker容器列表中点击重启即可。

# [("username", "password"), ("username2", "password2"), ...]AUTHENTICATION = [("username", "password")、

再次访问域名，即可出现登录页面。

4.API key准备

获取自己的openAI的API key（如果你没有openAI帐号先去准备一个openAI帐号吧！或者使用本文的转发API key，本项目需要将请求地址改为转发的api接口才可以使用“https://uiuiapi.com/v1/chat/completions”，自己部署的应用工具大部分插件和软件都可以修改。）

OpenAI api key解决方案！开发者可以参考： 以 uiuihao.com 平台为例，申请并使用GPT-4 API密钥比较友好，可以快速主力开发者更好的节省折腾申请GPT-4 API KEY 密钥的时间。

 

前端展示

为了更友好地展示生成的内容，可以开发一个前端页面。可以使用React、Vue等前端框架，根据需要设计和实现界面。

 集成和测试

将前后端集成到一起，并进行全面的测试。确保各个功能模块都能够正常运行，并能有效地提升学术工作的效率。

通过宝塔面板和Docker，我们可以方便快捷地在服务器上部署gptacademic，并开发出适合自己需求的GPT学术优化工具。这不仅能够提升学术工作的效率，还能够为研究和学习带来更多的可能性。希望本文能对有类似需求的读者有所帮助。

项目地址GitHub：gpt_academic

审核编辑 黄宇