GPT 学术优化 (GPT Academic)使用（github）
前言：对于gpt_academic使用的过程记载
本次使用：WINDOWS；QWEN；python
github网站：（安装过程对应网站也有详细说明，本文章旨在在对本人操纵过程做一个简单记载，以便参考）GitHub - binary-husky/gpt_academic: 为GPT/GLM等LLM大语言模子提供实用化交互接口，特殊优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目分析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模子，支持chatglm3等本地模子。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。
具体过程：
1. 在GITHUB上下载安装包
网站：Release Version 3.75 & Win/Mac一键安装包 · binary-husky/gpt_academic · GitHub
2.安装对应python环境
本次安装对应环境名：GPT(对应YOUNAME)
conda create -n YOUNAME python=3.11.9
conda activate YOUNAME
python -m pip install -r requirements.txt此中，requirments.txt在github的下载内容中
3.调解config.py
需要调解的有三处，对应文件中写的很详细了
1. API_KEY
2.网络署理所在
3.对应使用的模子
以下做详细解释：
4.运行：
在对应python环境下运行main.py
对应知识点
1.API获取与配置：（介绍阿里云的API申请流程）
阿里云API获取教程网站：如何获取通义千问API的KEY_模子服务灵积(DashScope)-阿里云帮助中央 (aliyun.com)
步调一：开通开通DashScope灵积模子服务
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/b9c6a39ea4a949b1a5ced5c4f6fc556a.png
步调二：获取API-KEY（我开通的是‘qwen-vl-chat-v1 模子’），记住自己的API：sk-****
只需要完成到申请乐成API即可
注：qwen-vl-chat-v1 模子当前计费为‘限时免费’，免费额度是‘自开通DashScope开始180天内，有1000000tokens的免费使用额度’
tokens:模子API调用时按照输入、输出token数目分别举行计费：对于中文文本来说，千问模子的1个token均匀对应1.5-1.8个汉字；对于英文文本来说，1个token通常对应一个单词或词根。
2.网络署理所在等信息获取：（此处使用Clash）
按照如下操纵，找到对应配位置文件：*****.yml文件
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/bb8727b09bab41c59814c59da3460eda.png
对应内容中找到如下信息：
mixed-port: 7890
bind-address: '*'
对应信息意思是：
1.mixed-port: 7890 表示 Clash 在端口 7890 上同时监听 HTTP 和 SOCKS5 署理哀求（但具体是否解析 DNS（即 socks5h 中的 h）通常取决于客户端的配置）
2.bind-address: '*' 这个设置说明 Clash 正在监听全部可用的网络接口。在大多数个人使用环境下，这意味着署理服务可以在本地所在 127.0.0.1上访问
注：127.0.0.1 是一个特殊的 IP 所在，通常被称为“localhost”所在或环回（loopback）所在。它是一种尺度的用于指向运行当前网络操纵的本地盘算机的方式。这个所在只能从同一台盘算机访问，用于网络应用开发和测试以及体系配置。
总结config.py需要更改的信息：
1.API_KEY = "sk-****************************"
2.USE_PROXY = True
proxies = {
# [协议]://[地址]:[端口]
"http":"http://127.0.0.1:7890",# 再例如"http":"http://127.0.0.1:7890",
}
3.LLM_MODEL = "qwen-max"
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