Comment déployer un clone de ChatGPT : Construire et déployer votre propre application avec l’API OpenAI

Comment déployer un clone de ChatGPT : Construire et déployer votre propre application avec l’API OpenAI

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 performances optimales, ainsi que des conseils pour optimiser votre application d’IA afin d’obtenir de meilleurs résultats.

L’API OpenAI est un outil puissant qui permet aux développeurs d’accéder à des modèles de pointe en matière de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique pour diverses applications telles que la génération de texte, la complétion de texte, la traduction linguistique, le prétraitement de données, et bien d’autres encore.

L’API OpenAI est alimentée par des modèles d’IA avancés, tels que GPT-3.5, qui offrent des options flexibles aux développeurs cherchant à intégrer des capacités d’IA dans d’autres applications. En utilisant l’API ChatGPT, les développeurs peuvent demander à leurs modèles d’IA conversationnelle de générer du contenu créatif, de répondre à des questions, d’agir en tant qu’assistants virtuels, de traduire des langues pour servir un public mondial et même de simuler une conversation – comme le fait ChatGPT.

Pourquoi construire et déployer votre propre clone de ChatGPT avec une API IA ouverte ?

Créer son propre clone d’IA présente plusieurs avantages, notamment pour les entreprises, les développeurs et les passionnés d’IA qui souhaitent créer des agents conversationnels personnalisés et intelligents :

  • Personnalisation. En créant votre propre application d’IA, vous pouvez entièrement contrôler et adapter son comportement à des besoins spécifiques. Il peut s’agir de personnaliser le style de conversation de l’application, son niveau de formalité ou l’étendue de ses connaissances dans des créneaux spécifiques.
  • Connaissance d’une niche spécifique. Lorsque vous créez votre propre clone, vous pouvez l’affiner en utilisant des données provenant de votre domaine d’intérêt spécifique. Vous pouvez ainsi créer une application qui soit experte dans n’importe quelle niche.
  • Confidentialité des données. En hébergeant vous-même l’application, vous avez un contrôle total sur les données qu’elle traite. Cela peut être particulièrement important pour les entreprises qui traitent des informations sensibles.
  • Expérience utilisateur intégrée. Votre application d’IA peut être intégrée à vos plateformes existantes (sites web, applications, etc.), offrant ainsi une expérience transparente à vos utilisateurs. Cela peut accroître l’engagement des utilisateurs et leur satisfaction globale.
  • Opportunité d’apprentissage. Le processus de construction et de déploiement de chatbots et d’autres applications d’IA est une excellente opportunité d’apprentissage pour toute personne intéressée par le développement web. Il vous permet d’acquérir une expérience pratique avec une technologie d’IA de pointe.

L’utilisation de l’API OpenAI pour développer votre application d’IA présente également des avantages :

  • IA de haute qualité. GPT-3.5 d’OpenAI est un modèle d’IA de pointe qui génère des textes d’une qualité humaine impressionnante. Cela permet à votre application clone de fournir des réponses de haute qualité.
  • Gain de temps et de ressources. L’entraînement d’un modèle d’IA aussi avancé à partir de zéro nécessiterait de vastes ressources informatiques et une grande expertise. L’utilisation du modèle pré-entraîné d’OpenAI via l’API vous permet d’exploiter cette puissante technologie plus facilement, accélérant ainsi le développement de votre chatbot.
  • Optimisation et mise à jour continues du modèle. OpenAI met à jour et améliore régulièrement ses modèles de langage. En utilisant leur API, votre application clone bénéficie de ces améliorations sans travail supplémentaire de votre part.

Comment créer un clone de ChatGPT

Construire un clone de ChatGPT implique trois étapes majeures, chacune d’entre elles étant expliquée en détail ci-dessous :

1. Mise en place de l’environnement

Mettre en place un environnement pour votre application, c’est comme préparer un terrain de jeu pour un enfant. C’est l’espace où votre application apprend, se développe et interagit avec le monde. Cette étape est cruciale car la plupart des modèles d’intelligence artificielle nécessitent d’importantes ressources informatiques pour fonctionner.

Tout d’abord, vous avez besoin d’un environnement capable de prendre en charge les applications d’IA. Cet environnement hébergera les ressources nécessaires à la construction, à l’entraînement et au déploiement de votre modèle d’IA. Voici comment en créer un :

Configuration de votre VPS

L’hébergement sur serveur privé virtuel (VPS) offre un équilibre entre la puissance, les performances et l’isolement par rapport aux autres sur le même serveur physique. L’hébergement VPS garantit que les performances de vos tâches AI ne sont pas dégradées par les activités d’autres sites web. Vous avez également accès au dossier racine  , ce qui signifie que vous pouvez installer et exécuter tout ce que vous voulez, vous permettant ainsi d’ajouter n’importe quelle fonctionnalité à votre serveur d’hébergement. L’accès à la racine est nécessaire pour les différents outils que vous utiliserez. 

Si c’est la première fois que vous configurez un hébergement VPS, recherchez un fournisseur proposant une interface utilisateur intuitive, de bons didacticiels et une assistance clientèle fiable. 

Installation de Python

Ensuite, installez Python sur votre VPS, car nous utiliserons des outils basés sur Python. Python est couramment utilisé dans le domaine de l’IA et de l’apprentissage automatique. La plupart des bibliothèques et des outils pour ces domaines, y compris ceux que nous utiliserons, sont écrits en Python. L’installer sur votre serveur virtuel prépare le terrain pour tout ce que nous allons faire. Dans un terminal sur votre SPV, vous pouvez installer Python en suivant ces étapes. Dans notre cas, nous utilisons un serveur virtuel basé sur Debian :

1. Connectez-vous à votre VPS via SSH.

2. Mettre à jour et actualiser les listes de dépôts :

sudo apt update

3. Installer le logiciel de support :

sudo apt install software-properties-common

4. Ajouter le PPA deadsnakes :

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

5. Installer Python 3 :

sudo apt install python3.8

2. Accéder à l’API OpenAI

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.

Pour accéder au modèle OpenAI GPT-3.5, vous avez besoin d’une clé API OpenAI. Voici comment l’obtenir :

  1. Visitez le site web d’OpenAI et ouvrez un compte.
  2. Naviguez jusqu’à la section API et suivez les instructions pour générer une nouvelle clé API OpenAI.

Important ! 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.

3. Préparer les données pour l’application

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.

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 :

  • Définir le champ d’application. 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.
  • Collecte de données. 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.
  • Nettoyage des données. 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.
  • Formatage des données. 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.
  • Fractionnement de l’ensemble de données. 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.
  • Tokenisation. 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.
  • Considérations spécifiques au modèle. 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.
  • Formation itérative. 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.
  • Évaluation et tests. 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.

Voici un exemple simple de préparation de données d’entraînement :

training_data = [
{"input": "Bonjour, comment puis-je vous aider aujourd'hui ?", "response": "A quelle heure fermez-vous aujourd'hui ?"},
{"input": "Nous fermons à 21 heures aujourd'hui.", "response": "Merci !"}
]

Conseil de pro

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.

Comment déployer votre clone de ChatGPT

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 :

1. Construire une application clone de ChatGPT (avec Python)

1. Cloner le dépôt OpenAI via Git :

git clone https://github.com/openai/openai-quickstart-python.git

Si vous n’avez pas d’utilisation de Git :

sudo apt install git

2. Ajoutez votre clé API en naviguant vers le répertoire nouvellement créé :

cd openai-quickstart-python

3. Copiez ensuite le fichier .env.example dans un nouveau fichier .env :

cp .env.example .env

4. Ouvrez le fichier .env avec votre éditeur de texte préféré et ajoutez votre clé secrète à la ligne OPENAI_API_KEY. Nous utilisons nano :

sudo nano .env

2. Exécutez votre application

1. Exécutez les commandes suivantes une par une :

python3 -m venv venv

. venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

flask run --host=0.0.0.0

2. Visitez votre VPS 185.185.185.185:5000 

Veillez à remplacer 185.185.185.185 par l’IP réelle de votre VPS.

Si vous obtenez une erreur concernant l’absence de venv, utilisez la commande suivante :

sudo apt install python3.8-venv

Avertissement ! L'application ci-dessus est conçue pour être accessible au public uniquement à des fins de test. Nous ne recommandons pas d'exécuter vos applications de production publiquement avec cette méthode.

Comment tester le clone de ChatGPT

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.

Comment optimiser l’application pour de meilleurs résultats

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 :

Augmenter la quantité de données de formation

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.

Réglage du paramètre de température

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. 

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.

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
],
temperature=0.5,
)

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.

Affiner le modèle

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. 

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.

Limiter la longueur de la réponse du modèle

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.

response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Tell me about the Eiffel Tower."},
],
max_tokens=150,
)

Dans l’exemple ci-dessus, le paramètre « max tokens » est fixé à 150, ce qui signifie que la réponse sera interrompue après 150 tokens.

Fournir un feedback sur votre application

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.

Qualité des données

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.

Réglage des hyperparamètres

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.

Modèle d’architecture

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.

Apprentissage par transfert

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.

Augmentation des données

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.

Analyse des erreurs

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.

Surveillance et maintenance

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  . 

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.

Conclusion

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.

Comment déployer un clone de ChatGPT – FAQ

Vous trouverez ci-dessous les réponses aux questions les plus courantes concernant le déploiement de votre application ChatGPT. 

Quel est le langage de programmation utilisé pour ChatGPT ?

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.

Combien de données d’entraînement sont nécessaires pour créer un clone de ChatGPT ?

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.

Dois-je avoir des connaissances en programmation pour déployer un clone de ChatGPT ?

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.

Est-il possible de personnaliser les réponses du clone de ChatGPT ?

Oui, vous pouvez personnaliser les réponses en ajustant les paramètres, comme la température, et en adaptant le modèle à des données spécifiques.

Author
L'auteur

Chaimaa Chakir

Chaimaa est une spécialiste du référencement et du markting de contenu chez Hostinger. Elle est passionnée par le marketing digital et la technologie. Elle espère aider les gens à résoudre leurs problèmes et à réussir en ligne. Chaimaa est une cinéphile qui adore les chats et l'analyse des films.