WSL环境下的Auto-GPT配置使用

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前言

在深度学习领域，自然语言处理是一个热门话题。而 GPT 系列模型是近年来自然语言处理领域的一大突破，广泛应用于文本生成、问答系统等场景中。本文所指的auto-gpt是一个基于GPT-4 驱动的程序，它可以根据用户设置的目标和给出的条件自动进行实现。本文主要介绍如何在 WSL 环境下使用 Auto-GPT，WSL是windows下的linux子系统，在阅读本文之前，读者需要确认自己的chatgpt账户已开通并且能访问，本文不再介绍关于chatgpt的注册与使用，也不在介绍关于WSL的配置问题。

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二、使用步骤

（1）从github拉取程序源码

1. 在WSL环境下安装git

sudo apt install git

2. 拉取程序源码，需要注意自己能成功访问github

git clone https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT.git

（2）程序环境配置

1. 进入程序目录，新建一个conda环境

cd Auto-GPT
conda create -n chatgpt python=3.9

2. 激活环境并安装相关依赖

conda activate chatgpt
python -m pip install -r requirements

（3）openai的API配置

1. 获取openai的API key，点击创建
   openai API地址
   

2. 复制秘钥
   

3. 打开代码中.env.template文件复制一份，并重命名为.env。
   

4. 把这段key粘贴至.env中保存
   

（4）谷歌API配置

请确认自己能访问谷歌账号，如没有请注册

1. 建立Custom Search Engine
   得到search engine ID,必须先建立 Custom Search Engine。
   Custom Search Engine的访问地址
   
   搜索引擎名称随便填，勾选在整个网络中搜索
   
   取得Search Engine ID , 点击图标复制下
   
2. 到API-key的网站上获取key
   API网址
   点击Get a key
   
   复制key值
   
3. 替换API key

打开.env，将复制的APIkey和custom_search_id替换下面两行

（5）WSL环境下的代理设置

1. 获取IP地址和代理端口号
   本文使用的是clash，clash的默认代理端口是7890，打开clash中的局域网代理
   

2. 将鼠标移动到局域网代理的地方，可以看到ip地址
   

3. 在bashrc中添加代理端口
   打开bashrc

vim ~/.bashrc

把下面几句代码，加入到bashrc底部。注意：要替换成自己的ip地址和端口号
此处我ip为10.10.200.191，端口号为7890。

export http_proxy="http://10.10.200.191:7890"
export https_proxy="http://10.10.200.191:7890"
export all_proxy='socks5://10.10.200.191:7890'
export ALL_PROXY='socks5://10.10.200.191:7890'

添加在行末如下所示

4. 退出保存激活

source ~/.bashrc

（6）运行与测试

1. 在终端下输入下面代码，启动auto-gpt

python scripts/main.py

如果之前有进行过操作，会提示你是否继续上次的，此处我们选择n。

会提示你重新给你的AI取个名字

你可以根据你的喜好设置
2. 输入你要进行的任务
此处我让他写一篇关于自动驾驶的研究报告

3. 输入5个目标，如果没有那么多就回车
4.autogpt每思考一次就会让你给出提示，
如果你不愿意提示的话，可以输入y跳过，也可以设置跳过的次数。我输入
y -3,这表示跳过三次提示。

可以自己总结与思考

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总结

本文主要介绍auto-gpt在WSL中的环境配置，并进行了简单的测试，希望能为其他读者提供参考。