gpt2giga 0.0.11.post1

No project description provided

Утилита для проксирования OpenAI-запросов в GigaChat

Утилита gpt2giga — это прокси-сервер, который перенаправляет запросы, отправленные в OpenAI API, в GigaChat API.

При старте утилиты запускается HTTP-сервер, адрес которого нужно использовать вместо адреса OpenAI API, заданного в вашем приложении (например, https://api.openai.com/v1/). Утилита обработает запрос и перенаправит его заданной модели GigaChat. После получения ответа модели, она передаст его в приложение в формате OpenAI.

Утилита работает как с запросами на генерацию, так и с запросами на создание эмбеддингов (эндпоинты /embeddings или /v1/embeddings).

Общая схема работы gpt2giga:

sequenceDiagram
    participant YourApp as Приложение
    participant gpt2giga
    participant GigaChat as GigaChat API

    YourApp->>gpt2giga: OpenAI-запрос
    gpt2giga->>GigaChat: Запрос формата GigaChat API
    GigaChat->>gpt2giga: Ответ формата GigaChat API
    gpt2giga->>YourApp: OpenAI-ответ

Возможности gpt2giga

С помощью gpt2giga вы можете:

• использовать возможности моделей OpenAI и полностью заменить ChatGPT на GigaChat;
• вызывать функции через API, включая передачу и выполнение функций с аргументами;
• обрабатывать ответ модели в режиме потоковой генерации токенов с помощью параметра stream=true;
• перенаправлять запросы на создание эмбеддингов (поддерживаются эндпоинты /embeddings и /v1/embeddings);
• работать в асинхронном режиме с множеством потоков запросов от нескольких клиентов;
• отображать подробные сведения о запросах и ответах при включенном verbose-режиме логирования;
• задавать параметры работы как с помощью аргументов командной строки, так и с помощью переменных окружения (.env).

Начало работы

Запуск в Docker

1. Отредактируйте docker-compose.yml, чтобы указать ваш API-ключ. Пример для docker-compose.yml:

   environment:
      - GIGACHAT_CREDENTIALS: <your_api_key>
   

2. Запустите контейнер с помощью Docker Compose: docker-compose up -d

Запуск на локальной машине

Для начала работы:

1. Установите пакет gpt2giga с помощью менеджера пакетов pip:

   pip install gpt2giga
   

   Вы также можете использовать исходники:

   pip install git+https://github.com/ai-forever/gpt2giga.git
   

   После установки пакета вы сможете использовать команду gpt2giga, которая позволяет запускать и настраивать прокси-сервер.

2. Переименуйте файл .env.example в .env и сохраните его в корне своего проекта:

   cp .env.example .env
   

3. В файле .env укажите данные для авторизации в GigaChat API.

   GigaChat API поддерживает различные способы авторизации, которые отличаются в зависимости от типа вашей учетной записи.

   [!NOTE] Кроме переменных gpt2giga в .env можно указать переменные окружения, которые поддерживает python-библиотека GigaChat.

4. В терминале выполните команду gpt2giga.

Запустится прокси-сервер, по умолчанию доступный по адресу localhost:8090. Адрес и порт сервера, а также другие параметры, можно настроить с помощью аргументов командной строки или переменных окружения.

Изменение параметров gpt2giga

Вы можете изменять параметры работы утилиты с помощью аргументов командной строки или переменных окружения.

Аргументы командной строки

Утилита поддерживает аргументы:

• --host <HOST> — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;
• --port <PORT> — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;
• --verbose — включить подробный вывод логов (запросы и ответы);
• --pass-model — передавать в GigaChat API модель, которую указал клиент в поле model в режиме чата;
• --pass-token — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API. С помощью него можно настраивать передачу ключей в GigaChat через OPENAI_API_KEY;
• --base-url <BASE_URL> — базовый URL для GigaChat API. По умолчанию берется значение переменной GIGACHAT_BASE_URL или поля BASE_URL внутри пакета;
• --model <MODEL> — модель для запросов в GigaChat. По умолчанию GIGACHAT_MODEL;
• --timeout <TIMEOUT> — таймаут для запросов к GigaChat API. По умолчанию 600 секунд;
• --embeddings <EMBED_MODEL> — модель, которая будет использоваться для создания эмбеддингов. По умолчанию EmbeddingsGigaR;
• --env-path <PATH> — путь до файла с переменными окружения .env. По умолчанию ищется .env в текущей директории.
• --verify-ssl-certs <True/False> - проверять сертификаты SSL (по умолчанию True)
• --enable-images — экспериментальный флаг, который включает передачу изображений в формате OpenAI в GigaChat API

Переменные окружения

Для настройки параметров утилиты также можно использовать переменные окружения, заданные в файле .env.

Список доступных переменных:

• PROXY_HOST="localhost" — хост, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию localhost;
• PROXY_PORT="8090" — порт, на котором запускается прокси-сервер. По умолчанию 8090;
• GPT2GIGA_VERBOSE="False" — включает/отключает вывод подробной информации;
• GPT2GIGA_PASS_MODEL="False" — передавать ли модель, указанную в запросе, непосредственно в GigaChat;
• GPT2GIGA_PASS_TOKEN="False" — передавать токен, полученный в заголовке Authorization, в GigaChat API;
• GIGACHAT_BASE_URL="https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1" — базовый URL GigaChat;
• GIGACHAT_MODEL="GigaChat" — модель GigaChat API, которая будет обрабатывать запросы по умолчанию;
• GPT2GIGA_TIMEOUT="600" — таймаут для запросов к GigaChat API (в секундах);
• GPT2GIGA_EMBEDDINGS="EmbeddingsGigaR" — модель для создания эмбеддингов.

Также можно использовать переменные, которые поддерживает библиотека GigaChat:

• GIGACHAT_USER и GIGACHAT_PASSWORD — для авторизации с помощью с помощью логина и пароля.
• GIGACHAT_CREDENTIALS — для авторизации с помощью ключа авторизации.
• GIGACHAT_ACCESS_TOKEN — для авторизации с помощью токен доступа, полученного в обмен на ключ.
• GIGACHAT_VERIFY_SSL_CERTS — для того, что бы проверять SSL сертификаты, по умолчанию False.

Пример запуска утилиты с заданными параметрами

Для запуска прокси-сервера с заданным адресом и портом выполните команду:

gpt2giga \
    --host 127.0.0.1 \
    --port 8080 \
    --verbose \
    --pass-model \
    --pass-token \
    --base-url https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1 \
    --model GigaChat-Max \
    --timeout 300 \
    --embeddings EmbeddingsGigaR

После запуска сервер будет перенаправлять все запросы, адресованные OpenAI API, в GigaChat API.

Авторизация с помощью заголовка

Утилита может пробовать принимать содержимое заголовка Authorization и авторизироваться через него в GigaChat API (через креды, юзер-парль или access_token)

Для этого нужно запустить gpt2giga с аргументом --pass-token или использовать переменную окружения GPT2GIGA_PASS_TOKEN=True.

Поддерживаются варианты:

• giga-cred-<credentials>:<scope> — для авторизации credentials + scope
• giga-user-<user>:<password> — для авторизации через юзер:пароль
• giga-auth-<access_token> — для передачи access_token (который получается одним из первых двух способов)

Совместимые приложения

Таблица содержит приложения, проверенные на совместную работу с gpt2giga.

Приложение	Описание
Aider	AI-ассистент для написания приложений. Подробнее о запуске и настройке Aider для работы с gpt2giga — в README
n8n	Платформа для создания nocode-агентов
Cline	AI-ассистент разработчика

Лицензия

Проект распространяется под лицензией MIT. Подробная информация — в файле LICENSE.