【亲测免费】 开源项目OpenChat简介及部署指南

1. 项目目录结构及介绍

OpenChat 的目录结构如下：

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├── assets          # 存放静态资源如模型权重等
├── docker/serving  # Docker服务端相关脚本
├── ochat           # 主要代码库
├── .gitignore      # Git 忽略文件列表
├── LICENSE         # 许可证文件
├── README.md       # 项目主README文件
├── SECURITY.md     # 安全政策
└── pyproject.toml   # Python项目配置文件
└── pytest.ini      # PyTest测试配置文件

• assets: 包含预训练模型和其他资产。
• docker/serving: 提供Docker容器化服务的脚本，用于部署OpenChat模型。
• ochat: 项目的核心代码库，包含了模型的加载、API接口和评估等功能。
• .gitignore: 指定在Git版本控制中忽略的文件或目录。
• LICENSE: 开源许可证，本项目基于Apache-2.0许可。
• README.md: 项目说明文档，包括安装和使用指导。
• SECURITY.md: 描述了安全相关的流程和联系方式。
• pyproject.toml: 用于Python构建系统的配置文件。
• pytest.ini: 配置PyTest测试框架的设置。

2. 项目启动文件介绍

OpenChat的启动通常涉及运行API服务器，使用以下命令：

python -m ochat.server.run_server

这将启动一个HTTP服务器，提供模型的聊天接口。你可以通过修改参数来定制服务器的行为，例如模型类型、端口号等。

此外，为了进行交互式对话，可以利用ochat包提供的命令行工具:

curl http://localhost:18888/v1/chat/completions \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
        "model": "YOUR_MODEL_NAME",
        "messages": [
            {"role": "user", "content": "你好，OpenChat！"}
        ]
    }'

替换YOUR_MODEL_NAME为你想要使用的特定模型名。

3. 项目的配置文件介绍

OpenChat项目没有特定的全局配置文件，但模型的配置是通过代码中的参数或者在调用API时传递的参数来进行的。例如，在运行评估任务时，可以通过run_eval.py脚本来指定模型、条件和评估集：

python -m ochat.evaluation.run_eval \
    --condition "GPT4_Correct" \
    --model "openchat/openchat-3.6-8b-20240522" \
    --eval_sets "fs_cothub/mmlu,fs_cothub/gsm8k,fs_cothub/math"

这里，condition指定了模型的运行模式（如正常或数学推理模式），model指定了模型名称，eval_sets列出了要评估的数据集。

对于更具体的设置，例如Docker容器的配置或API服务器的超参数，可以在相应的脚本或Python代码中找到。例如，ochat/server/run_server.py文件中可能包含了关于端口设置、日志级别和模型路径的信息。

完成上述步骤后，你应该已经能够部署并开始使用OpenChat项目了。如有疑问，参考项目README或其他相关文档以获取更多详细信息。