在阅读本文之前，请您对Conda和CMD有基础的了解，如果您不太了解这两项，可以通过阅读本站所写的Conda和CMD的相关基础知识，然后再参阅以下内容来搭建SkyChat。

最便捷的方法，使用本站提供的安装包，其中包括了模型与Github源代码，您下载后，直接将openAI文件夹解压至电脑的D盘，然后根据下面的教程直接复制粘贴命令即可，免去修改成自定义路径的麻烦。

备注：解压后的正确路径应该为：

如果您将压至其它目录，或者更改了文件夹的名字，那请您在使用如下教程时，切记修改自己相对应的路径，不然将会报错。

在开始使用Conda创建环境之前，我们应该先更新Conda的基础环境依赖，使其保持最新。

打开CMD，输入以下命令，Conda基础环境将会得到自动更新。

conda update -n base -c defaults conda

您将会看到如下提示：

Proceed ([y]/n)?

我们直接按下回车即可更新全部基础依赖至最新啦。

下面我们开始创建一个空环境

conda create -n semantic

同样会看到Proceed ([y]/n)?的提示，我们直接按回车即可。

输入如下命令，查看名为semantic的Conda环境是否创建成功。

conda info --envs

我们将会看到如下反馈：

D:\openAI\SkyChat>conda info --envs # conda environments: # semantic                 C:\Users\openAI\.conda\envs\semantic base                  *  C:\openAI\Miniconda3

可以看到环境已经创建好了。

我们激活刚刚创建的环境。

conda activate semantic

重要：在激活环境之后，我们一定要先为该环境安装PIP，不然Conda将会调用Base内的PIP安装至默认的Base环境，而不是已经激活了的环境。

conda install pip

注意：如果您是Miniconda可以跳过该步骤，如果您是Anaconda，执行如下命令，该命令用来删掉初始自带的numpy：

python -m pip uninstall numpy

通过CD跳转至您的SkyChat路径，命令如下：

cd /d D:\openAI\SkyChat\semantic_score_clean

执行如下命令，自动安装semantic的相关依赖库。

pip install -r requirements.txt

安装完成后，执行如下命令：

python semantic_score_api.py

至此，Semantic的相关环境已经搭建完成，请保持该CMD窗口运行，不要关闭。

关于CUDA的安装，请参考下面这篇文章。

通过如下代码来创建一个名称为userprofile的空环境：

conda create -n userprofile

同样会看到Proceed ([y]/n)?的提示，我们直接按回车即可。

输入如下命令，查看名为userprofile的Conda环境是否创建成功。

conda info --envs

我们将会看到如下反馈：

D:\openAI\SkyChat>conda info --envs # conda environments: # semantic                 C:\Users\openAI\.conda\envs\semantic userprofile              C:\Users\openAI\.conda\envs?rofile base                  *  C:\openAI\Miniconda3

可以看到环境已经创建好了。

我们激活刚刚创建的环境。

conda activate userprofile

重要：在激活环境之后，我们一定要先为该环境安装PIP，不然Conda将会调用Base内的PIP安装至默认的Base环境，而不是已经激活了的环境。

conda install pip

注意：如果您是Miniconda可以跳过该步骤，如果您是Anaconda，执行如下命令，该命令用来删掉初始自带的numpy：

python -m pip uninstall numpy

通过CD跳转至您的SkyChat路径，命令如下：

cd /d D:\openAI\SkyChat?rofile

执行如下命令，自动安装userprofile的相关依赖库：

pip install -r requirements.txt

python -m pip install torch==1.11.0+cu115 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

本站在安装部署测试时发现，运行服务后，可能提示如下依赖的缺失，可以尝试输入以下命令安装相应依赖。

安装Flash

pip install flask

安装Numpy

pip install Numpy==1.16.4

安装FastNLP

pip install fastNLP==0.5.0

安装完成后，执行如下命令：

python server_v3.py

至此，userprofile项目相关安装完成。

在本地浏览器打开，即可访问SkyChat聊天机器人服务啦。