5. Installer Python 3 :<\/p>
sudo apt install python3.8<\/pre>2. Accéder à l’API OpenAI<\/h3> Pour construire un clone de ChatGPT, nous nous appuyons sur l’API OpenAI, qui donne accès au puissant modèle GPT-3.5. C’est le cerveau de votre application. C’est le composant qui génère des réponses textuelles semblables à celles des humains. En connectant votre application à cette API, vous lui donnez la possibilité de comprendre et de répondre intelligemment aux entrées de l’utilisateur.<\/p>
Pour accéder au modèle OpenAI GPT-3.5, vous avez besoin d’une clé API OpenAI. Voici comment l’obtenir :<\/p>
\nVisitez le site web d’OpenAI<\/a> et ouvrez un compte.<\/li>\n\n\n\nNaviguez jusqu’à la section API et suivez les instructions<\/a> pour générer une nouvelle clé API OpenAI.<\/li>\n<\/ol>\n
\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>\n\n
\n
\n \n \n <\/svg>\n Important\n <\/span>\n \n Important !<\/strong> La clé API n’est affichée qu’une seule fois – lorsque la fenêtre est fermée, la clé disparaît à jamais. Si vous oubliez votre clé, vous devez en générer une nouvelle. N’oubliez pas non plus de sécuriser votre clé API ! Toute personne ayant accès à cette clé peut faire des demandes à l’API OpenAI en votre nom.\n <\/p><\/div>\n\n\n\n<\/p>3. Préparer les données pour l’application<\/h3> La préparation des données est essentielle, car la qualité d’un modèle d’IA dépend des données sur lesquelles il a été formé. Vous apprenez à l’application à converser efficacement en lui fournissant des données de conversation représentatives. Cette étape constitue essentiellement l’éducation de votre application. Plus les données que vous fournissez sont bonnes et variées, plus l’application devient compétente et efficace.<\/p>
Pour préparer les données de votre application d’IA, vous aurez besoin d’un ensemble de données contenant des exemples d’entrées utilisateur et les réponses correspondantes du modèle. Voici quelques étapes pour vous aider à préparer efficacement les données :<\/p>
\nDéfinir le champ d’application<\/strong>. Déterminez le créneau ou le sujet spécifique sur lequel vous souhaitez que votre application d’IA se concentre. Cela vous aidera à recueillir des données pertinentes et à former le modèle en conséquence.<\/li>\n\n\n\nCollecte de données<\/strong>. Recueillez un large éventail d’informations sur les utilisateurs et modélisez les réponses. Vous pouvez collecter des données provenant de différentes sources, telles que les chats du support client, les fils de discussion des forums et les interactions des médias sociaux, ou même créer votre propre ensemble de données à l’aide de conversations simulées.<\/li>\n\n\n\nNettoyage des données<\/strong>. Nettoyer et prétraiter soigneusement les données afin d’en garantir la cohérence et la qualité. Supprimez les informations non pertinentes ou bruyantes, corrigez les fautes d’orthographe et normalisez le format des données.<\/li>\n\n\n\nFormatage des données<\/strong>. Structurez vos données en paires entrée-réponse. Chaque exemple doit contenir une requête ou une entrée de l’utilisateur et la réponse correspondante du modèle. Veillez à ce que les paires soient correctement alignées.<\/li>\n\n\n\nFractionnement de l’ensemble de données<\/strong>. Divisez votre ensemble de données en ensembles de formation, de validation et de test. En règle générale, environ 80 % des données sont utilisées pour la formation, 10 % pour la validation (afin d’ajuster les hyperparamètres) et 10 % pour le test (afin d’évaluer les performances du modèle). Mélangez les données de manière aléatoire afin d’éviter tout biais dans l’ordre des données.<\/li>\n\n\n\nTokenisation<\/strong>. La tokenisation des données textuelles consiste à convertir les mots ou les caractères en représentations numériques compréhensibles par le modèle. Vous pouvez utiliser des bibliothèques telles que OpenAI Tokenizer ou Hugging Face Tokenizers.<\/li>\n\n\n\nConsidérations spécifiques au modèle<\/strong>. Selon le cadre ou la bibliothèque que vous utilisez pour former votre application d’IA, vous devrez peut-être suivre des directives spécifiques pour la préparation des données. Reportez-vous à la documentation du cadre ou de la bibliothèque que vous avez choisi pour connaître les instructions spécifiques au modèle.<\/li>\n\n\n\nFormation itérative<\/strong>. Entraînez votre application d’IA à l’aide des données préparées. Expérimentez différents hyperparamètres, architectures de modèles et techniques de formation pour optimiser les performances. Surveillez les résultats du modèle, évaluez-les par rapport à l’ensemble de validation et répétez le processus de formation si nécessaire.<\/li>\n\n\n\nÉvaluation et tests<\/strong>. Évaluez les performances de votre application d’IA en mesurant des paramètres tels que la pertinence, la cohérence et l’exactitude des réponses. Utilisez l’ensemble de tests pour évaluer le degré de généralisation du modèle à des données inédites et à des scénarios du monde réel. Répétez et affinez votre modèle si nécessaire en fonction des résultats de l’évaluation.<\/li>\n<\/ul>Voici un exemple simple de préparation de données d’entraînement :<\/p>
training_data = [\n\n\n
\n
\n
\n \n <\/svg>\n \n Conseil de pro <\/p>\n <\/div>\n
Il vous faudrait des milliers, voire des millions, d'interactions de ce type pour entraîner efficacement votre application et obtenir les meilleurs résultats. Envisagez de lancer une version bêta de votre application d'IA et de la former sur le terrain.<\/p>\n <\/div>\n \n\n\n\n<\/p>
Le processus de déploiement rend votre application accessible au public. C’est comme si vous ouvriez les portes de votre entreprise aux clients. Après avoir créé votre clone, vous devez le publier pour que les gens puissent interagir avec lui. Voici les étapes à suivre :<\/p>
1. Construire une application clone de ChatGPT (avec Python)<\/h3> 1. Cloner le dépôt OpenAI via Git<\/a> :<\/p>git clone https:\/\/github.com\/openai\/openai-quickstart-python.git<\/pre>Si vous n’avez pas d’utilisation de Git :<\/p>
sudo apt install git<\/pre>2. Ajoutez votre clé API en naviguant vers le répertoire nouvellement créé :<\/p>
cd openai-quickstart-python<\/pre>3. Copiez ensuite le fichier .env.example <\/strong>dans un nouveau fichier .env :<\/strong><\/p>cp .env.example .env<\/pre>4. Ouvrez le fichier .env <\/strong>avec votre éditeur de texte préféré et ajoutez votre clé secrète à la ligne OPENAI_API_KEY.<\/strong> Nous utilisons nano :<\/p>sudo nano .env<\/pre>\n
\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>2. Exécutez votre application<\/h3> 1. Exécutez les commandes suivantes une par une :<\/p>
python3 -m venv venv2. Visitez votre VPS 185.185.185.185:5000 <\/p>
Veillez à remplacer 185.185.185.185 par l’IP réelle de votre VPS.<\/p>
Si vous obtenez une erreur concernant l’absence de venv<\/strong>, utilisez la commande suivante :<\/p>sudo apt install python3.8-venv<\/pre>\n\n\n
\n
\n \n \n <\/svg>\n Warning <\/span>\n \n Avertissement !<\/b> L'application ci-dessus est conçue pour être accessible au public uniquement à des fins de test<\/b>. Nous ne recommandons pas d'exécuter vos applications de production publiquement avec cette méthode. <\/p>\n <\/div>\n\n \n\n\n<\/p>\n
\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/path>\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n<\/div>Après avoir déployé l’application, il est essentiel de la tester de manière approfondie. Cela permet de s’assurer que votre application d’IA fonctionne comme prévu et qu’elle peut répondre aux demandes des utilisateurs. Parmi les méthodes de test, citons les tests unitaires, les tests d’acceptation par l’utilisateur et même les tests de stress pour vérifier les performances de l’application en cas de trafic élevé.<\/p>
L’optimisation consiste à améliorer les performances de votre application. C’est comme si vous appreniez à votre clone IA à mieux comprendre les gens et à interagir avec eux, afin d’améliorer l’expérience globale de l’utilisateur. L’optimisation de l’application peut contribuer à améliorer son efficacité, la précision de ses réponses et ses performances globales. Voici quelques méthodes pour y parvenir :<\/p>
Augmenter la quantité de données de formation<\/strong><\/p>L’ajout de données d’entraînement revient à donner plus d’expérience à votre application. Plus elle apprend de conversations diverses et variées, mieux elle sera en mesure de gérer les interactions futures. Par exemple, si votre application est destinée au service client, vous pouvez l’entraîner à partir des interactions passées avec les clients, des FAQ et des différents scénarios qu’elle peut rencontrer.<\/p>
Réglage du paramètre de température<\/strong><\/p>Le paramètre de température contrôle le caractère aléatoire de la sortie de l’application. Une valeur faible rendra les réponses de l’application plus ciblées et déterministes, tandis qu’une valeur élevée produira des réponses plus variées. <\/p>
C’est comme la différence entre quelqu’un qui reste toujours sur le script (température basse) et quelqu’un qui prend parfois des tangentes (température élevée). Vous pouvez expérimenter ce paramètre en fonction de la nature souhaitée de votre application d’IA. Par exemple, une température plus basse pourrait être plus appropriée pour un chatbot de service à la clientèle afin de garantir la cohérence et la précision des informations.<\/p>
response = openai.ChatCompletion.create(Dans l’exemple ci-dessus, la température est fixée à 0,5. Pour plus d’informations sur la température, consultez la bibliothèque de documentation d’OpenAI<\/a>.<\/p>Affiner le modèle<\/strong><\/p>La mise au point est le processus de formation de votre application sur un ensemble de données spécifique après qu’elle a été préformée sur un large corpus de texte. C’est comme si vous donniez à votre application des connaissances spécialisées dans un domaine spécifique. <\/p>
Si vous avez un chatbot pour un concessionnaire automobile, par exemple, vous pouvez l’affiner sur les conversations liées à l’automobile. OpenAI prend en charge ce type d’optimisation, qui peut être exploité pour personnaliser le modèle en fonction de vos besoins spécifiques.<\/p>
Limiter la longueur de la réponse du modèle<\/strong><\/p>En limitant la longueur des réponses, vous vous assurez que votre application ne fournit pas de réponses trop verbeuses. Cela revient à enseigner la concision à votre application. En fixant une limite maximale, vous pouvez vous assurer que les réponses de l’IA sont concises et précises, ce qui améliore la lisibilité pour l’utilisateur.<\/p>
response = openai.ChatCompletion.create(Dans l’exemple ci-dessus, le paramètre “max tokens” est fixé à 150, ce qui signifie que la réponse sera interrompue après 150 tokens.<\/p>
Fournir un feedback sur votre application<\/strong><\/p>Il s’agit de surveiller régulièrement les performances de l’application et de la corriger manuellement lorsqu’elle commet des erreurs. Ce retour d’information continu est essentiel pour améliorer votre IA au fil du temps. Le retour d’information aide l’IA à apprendre de ses erreurs et à améliorer ses performances futures.<\/p>
Qualité des données<\/strong><\/p>Veillez à ce que votre ensemble de données de formation soit de haute qualité, diversifié et représentatif des modèles et scénarios linguistiques auxquels votre application sera confrontée. Nettoyez les données, éliminez le bruit et veillez à la pertinence et à l’exactitude des réponses. Plus l’ensemble de données est de qualité, meilleures seront les performances de votre application d’IA.<\/p>
Réglage des hyperparamètres<\/strong><\/p>Pendant la formation, expérimentez différents réglages d’hyperparamètres, tels que le taux d’apprentissage, la taille du lot, le nombre d’étapes de formation et la taille du modèle, afin de trouver la configuration optimale pour votre application d’IA. Réalisez des expériences systématiques en utilisant des techniques de grille ou de recherche aléatoire pour déterminer les meilleures valeurs d’hyperparamètres qui conviennent aux fonctionnalités et aux exigences spécifiques de votre IA.<\/p>
Modèle d’architecture<\/strong><\/p>Explorez différentes architectures de modèles, y compris les modèles à base de transformateurs, afin d’identifier celle qui convient le mieux à la tâche de votre application d’IA. Envisagez des modèles avancés tels que GPT-3.5 et ses successeurs s’ils sont disponibles. Choisissez l’architecture qui correspond le mieux à la fonctionnalité que votre application d’IA vise à fournir aux utilisateurs.<\/p>
Apprentissage par transfert<\/strong><\/p>Exploitez les modèles linguistiques préformés et les techniques d’apprentissage par transfert pour améliorer les performances de votre application. Commencez par un modèle pré-entraîné, maintenez le contexte et affinez le modèle en utilisant votre ensemble de données spécifique. Cette approche permet d’économiser du temps de formation et de tirer parti des connaissances acquises par le modèle pré-entraîné. Utilisez des variables d’environnement et veillez à ce que votre code source prenne en charge des processus d’apprentissage par transfert efficaces.<\/p>
Augmentation des données<\/strong><\/p>Appliquez des techniques d’enrichissement des données, telles que la paraphrase, la rétro-traduction ou l’ajout de bruit, afin d’enrichir votre ensemble de données existant et d’en accroître la diversité. Cela permet d’améliorer la généralisation et la précision des réponses de votre IA. Envisagez de mettre en œuvre des fonctions d’enrichissement des données dans votre code source et optimisez le processus d’enrichissement.<\/p>
Analyse des erreurs<\/strong><\/p>Analysez les erreurs et les limites des performances de votre application en identifiant les cas d’échec courants, les requêtes ambiguës et les domaines dans lesquels l’IA rencontre souvent des difficultés. Utilisez l’analyse des erreurs pour affiner votre ensemble de données et améliorer le processus de formation. Mettez en œuvre des composants de post-traitement basés sur des règles ou des méthodes d’ensemble dans votre base de code afin d’atténuer les faiblesses et d’améliorer les performances globales de votre application.<\/p>
Surveillance et maintenance<\/strong><\/p>Le déploiement de votre application d’IA nécessite la mise en place de systèmes de surveillance pour suivre ses performances. Surveillez en permanence les résultats du modèle et les interactions avec les utilisateurs, et recueillez des informations en retour afin de résoudre rapidement les problèmes qui se posent. Mettez en place un système de limitation du débit pour contrôler le nombre de requêtes traitées par votre IA. Maintenez et mettez à jour régulièrement votre IA, en tenant compte de facteurs tels que les commentaires de l’utilisateur, le contexte et une éventuelle variable d’environnement . <\/p>
Hébergez votre application AI auprès d’un hébergeur réputé et créez une copie de sauvegarde de votre application afin d’en garantir le bon fonctionnement. Examinez et mettez à jour régulièrement les composants des sections de formulaire, de réponse et d’invite en fonction des commentaires des utilisateurs et de l’évolution des besoins. Gardez vos clés API OpenAI sécurisées et à jour lors du déploiement de votre application.<\/p>Conclusion<\/h2> Construire et déployer un clone de ChatGPT peut sembler difficile, mais avec l’API OpenAI, vous pouvez créer une application d’IA efficace et personnalisée. En suivant ce guide et en optimisant continuellement l’application, vous pouvez fournir une expérience utilisateur très engageante.<\/p>
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\n \n <\/svg>\n \n Lectures suggérées <\/p>\n <\/div>\n
Qu'est-ce que GitHub?<\/a> Comment construire un site web avec ChatGPT<\/a> Qu'est-ce que React et comment fonctionne-t-il ? <\/a>Vous trouverez ci-dessous les réponses aux questions les plus courantes concernant le déploiement de votre application ChatGPT. <\/p>
Quel est le langage de programmation utilisé pour ChatGPT ?<\/h3> ChatGPT est construit en utilisant Python, un langage populaire pour les projets d’IA et d’apprentissage automatique en raison de sa simplicité et du large éventail de bibliothèques et de cadres qu’il offre.<\/p> <\/div>
Combien de données d’entraînement sont nécessaires pour créer un clone de ChatGPT ?<\/h3> Les données de formation requises peuvent varier, mais il est généralement préférable d’en avoir plus. Quelques gigaoctets de données de conversation propres et représentatives peuvent constituer un bon point de départ.<\/p> <\/div>
Dois-je avoir des connaissances en programmation pour déployer un clone de ChatGPT ?<\/h3> Oui, le déploiement d’un clone de ChatGPT implique de coder et de comprendre les concepts d’apprentissage automatique. Une bonne connaissance de Python ou de Node.JS est particulièrement utile.<\/p> <\/div>
Est-il possible de personnaliser les réponses du clone de ChatGPT ?<\/h3> Oui, vous pouvez personnaliser les réponses en ajustant les paramètres, comme la température, et en adaptant le modèle à des données spécifiques.<\/p> <\/div> <\/div>
<\/h3>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" L’intelligence artificielle (IA) continue d’évoluer et offre de nombreuses possibilités aux développeurs et aux amateurs de codage. L’une d’entre elles consiste à créer et à déployer votre application d’IA, comme ChatGPT, à l’aide de l’API OpenAI. Ce guide fournit une description complète du déploiement de votre propre clone de ChatGPT, de son réglage pour des […]<\/p>\n
Read More…<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":355,"featured_media":31984,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"rank_math_title":"Comment D\u00e9ployer un Clone de ChatGPT et Comment l'Optimiser","rank_math_description":"Apprenez \u00e0 d\u00e9ployer un clone de ChatGPT en utilisant l'API OpenAI sur le VPS Hostinger et apprenez les meilleures pratiques pour l'optimiser.","rank_math_focus_keyword":"comment d\u00e9ployer un clone de chatgpt","footnotes":""},"categories":[5883,5845],"tags":[],"class_list":["post-31974","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-applications-preinstallees","category-vps"],"hreflangs":[{"locale":"en-US","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":1},{"locale":"fr-FR","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/comment-deployer-un-clone-de-chatgpt\/","default":0},{"locale":"es-ES","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/es\/tutoriales\/como-crear-un-clon-de-chatgpt\/","default":0},{"locale":"en-PH","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ph\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-MY","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/my\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-GB","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/uk\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-IN","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/in\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-CA","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ca\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-AU","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/au\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"en-NG","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ng\/tutorials\/how-to-deploy-chatgpt-clone\/","default":0},{"locale":"es-AR","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/ar\/tutoriales\/como-crear-un-clon-de-chatgpt\/","default":0},{"locale":"es-MX","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/mx\/tutoriales\/como-crear-un-clon-de-chatgpt\/","default":0},{"locale":"es-CO","link":"https:\/\/www.hostinger.com\/co\/tutoriales\/como-crear-un-clon-de-chatgpt\/","default":0}],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31974","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/users\/355"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=31974"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31974\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32248,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/31974\/revisions\/32248"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/media\/31984"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=31974"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=31974"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.hostinger.com\/fr\/tutoriels\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=31974"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}