如何使用Streamlit、Hugging Face、OpenAI和GitHub开发自己的音频版ChatGPT教程
ChatGPT已成为一个重要的助手，使用户能够直接与数据进行交互，通过自然语言提示提供基于文本的答案，并最近包括了对话的语音功能。然而，ChatGPT的Web版本并未结合音频用于通信。对于阅读或打字困难的用户来说，使用Web版ChatGPT可能会带来挑战。
ChatGPT的另一个值得注意的问题是，偶尔使用ChatGPT的用户需要订阅计划才能访问最佳版本的ChatGPT（GPT-4）。尽管订阅计划为那些有兴趣使用更多功能的用户提供了实质性的好处，但对于只偶尔使用的用户来说可能并不划算。
幸运的是，我们可以使用Streamlit、Hugging Face、OpenAI和GitHub来开发自己的音频版ChatGPT，从而克服这些问题。在本教程中，我们将学习如何实现这一目标。
步骤1：设置项目 #
首先，我们需要设置一个GitHub仓库来管理我们的代码。我们还需要在本地安装Streamlit、Hugging Face和OpenAI库。
步骤2：准备模型 #
接下来，我们需要准备ChatGPT的模型。我们可以使用Hugging Face提供的模型，也可以使用自己训练的模型。
步骤3：创建Streamlit应用程序 #
现在，我们可以开始创建我们的Streamlit应用程序了。我们将使用Streamlit来构建用户界面，并与ChatGPT模型进行交互。
步骤4：添加语音功能 #
在这一步中，我们将添加音频功能到我们的应用程序中。我们将使用OpenAI的tts API来将文本转换为语音。
步骤5：部署应用程序 #
最后，我们需要将我们的应用程序部署到一个公共服务器上，以便其他人可以访问和使用它。
通过按照以上步骤，我们可以开发我们自己的音频版ChatGPT，并解决Web版本中缺少音频功能和订阅计划的问题。这将使更多的用户能够方便地使用ChatGPT，并享受到语音交流的便利。 多个插件和最大化ChatGPT的功能，对于那些偶尔仅希望查询GPT-4获取信息的人来说，也许并不那么吸引人。
介绍一下最近开发的TalkGPT应用，它旨在解决偶尔使用者在不订阅服务的情况下，希望与GPT-4获得出色体验并且希望具备语音交互功能的挑战。TalkGPT采用按需付费的方式，邀请用户输入OpenAI API令牌进行连接，然后每发送一次查询给GPT-4将收取大约0.01美元的费用。该应用还使用了Hugging Face 🤗的自动语音识别模型进行语音转录，并利用Hugging Face 🤗的文本转语音模型将文本转换为语音。这些Hugging Face模型对于语音通信至关重要。
构建自己的TalkGPT应用 #
您需要设置一个OpenAI API令牌来使用此应用，并在您的账户余额中添加大约5.00美元，以便GPT生成响应。以下为一步步操作： 步骤1：设置GitHub仓库并安装所需软件包
创建GitHub仓库
- 对GitHub不熟悉？首先在这里 (opens new window)注册一个账户。
- 登录后，为您的TalkGPT项目创建一个新的仓库。需要指导吗？下面是一些步骤：
- 点击右上角的加号按钮，选择“New repository”。
- 在“Repository name”字段中输入您想要的仓库名称。
- 可选择添加一个描述。
- 选择是否将仓库设为公开或私有。
- 勾选“Initialize this repository with a README”选项。
- 点击“Create repository”按钮。
安装所需软件包
在您的计算机上安装以下软件包：
- Python：建议使用Python 3.6或更高版本，您可以从Python官网 (opens new window)下载安装。
- OpenAI GPT：使用以下命令安装OpenAI GPT：
$ pip install openai
- Git：如果您尚未安装Git，请根据您的操作系统在Git官网 (opens new window)下载并安装。
配置环境
在您的项目文件夹中，创建一个新的Python虚拟环境。您可以使用以下命令：
$ python3 -m venv myenv
激活虚拟环境：
$ source myenv/bin/activate
克隆仓库
通过以下命令将仓库克隆到本地：
$ git clone <repository_url>
请将<repository_url>替换为您在GitHub上创建的仓库的URL。
安装依赖项
在克隆的仓库文件夹中，运行以下命令以安装所需的依赖项：
$ pip install -r requirements.txt
完成
恭喜！您已成功设置GitHub仓库并安装所需软件包。现在，您可以继续下一步，配置您的TalkGPT模型。