Construire étape par étape votre propre service ChatGPT privé : de la sélection du modèle au déploiement et à la mise en ligne

Avec le développement fulgurant des grands modèles linguistiques (LLM), de plus en plus d’entreprises et de développeurs souhaitent posséder un service ChatGPT dédié. Comparé à l’accès direct à l’API d’OpenAI, le déploiement local ou le déploiement privé permettent non seulement de réduire les coûts à long terme, mais aussi de garantir la maîtrise des données, la conformité en matière de sécurité et la personnalisation des fonctionnalités. Cet article vous expliquera, d’un point de vue pratique, comment construire votre propre système ChatGPT étape par étape, de la sélection du modèle, en passant par la configuration de l’environnement, l’intégration frontale et dorsale, jusqu’à la mise en ligne et la maintenance, afin de vous aider à maîtriser l’ensemble du processus de déploiement.

Pourquoi construire un ChatGPT privé ?

Dans le monde entier, de plus en plus d’organisations déploient leurs propres services LLM privés, principalement pour les raisons suivantes :

• Confidentialité des données et exigences de conformité : par exemple, le RGPD européen, la loi chinoise sur la cybersécurité et d’autres réglementations exigent que les données des utilisateurs ne quittent pas le pays.
• Maîtrise des coûts : les coûts d’appel à une API commerciale à long terme sont prohibitifs, en particulier pour les applications à dialogues fréquents.
• Modèle personnalisable : les modèles peuvent être ajustés avec précision pour s’adapter à des scénarios d’activité spécifiques.
• Déploiement sur des équipements périphériques ou des réseaux internes : par exemple, les scènes à haute sensibilité telles que l’industrie militaire, l’énergie et la finance.

Selon les données de Statista, la taille du marché mondial des LLM privés devrait atteindre 3 milliards de dollars en 2024, avec un taux de croissance annuel de plus de 50 %.

I. Sélection du modèle : pas plus grand, mieux c’est

1. Types de modèles

Pour les utilisateurs individuels ou les petites et moyennes entreprises, il est recommandé de commencer par des modèles de taille moyenne tels que Mistral 7B ou ChatGLM3, qui prennent en charge le déploiement autonome et peuvent fonctionner de manière fluide avec des GPU de niveau consommateur (tels que RTX 3090/4090).

2. Compromis entre précision et performance

• Le délai d’inférence et les performances simultanées sont déterminés par le nombre de GPU et la mémoire vidéo ;
• L’effet de dialogue peut être amélioré grâce au réglage fin LoRA ou à la calibration des invites système ;
• La prise en charge des modèles de quantification INT4 et INT8 peut réduire considérablement l’occupation de la mémoire vidéo et améliorer l’efficacité du déploiement.

II. Configuration de l’environnement : local/serveur, tout est possible

1. Recommandations de configuration matérielle

💡 S’il n’y a pas d’environnement GPU, vous pouvez utiliser le processeur + le modèle GGML pour le déploiement, mais les performances sont limitées.

2. Environnement logiciel

# Prenez Mistral 7B comme exemple pour installer les dépendances
conda create -n chatgpt-env python=3.10
conda activate chatgpt-env

pip install torch transformers accelerate
pip install langchain sentence-transformers uvicorn fastapi

3. Chargement du modèle

Prenez Hugging Face Transformers comme exemple :

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")

III. Construire une interface de service : utiliser FastAPI pour implémenter une API Web

from fastapi import FastAPI, Request
import torch

app = FastAPI()

@app.post("/chat")
async def chat(request: Request):
 data = await request.json()
 prompt = data.get("message", "")

 inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
 outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256)
 response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

 return {"reply": response}

Exécuter :

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000

IV. Créer une interface frontale : simple mais pratique

Vous pouvez utiliser :

• Des frameworks tels que Vue/React/Next.js pour développer vous-même ;
• Ou utiliser une interface open source existante, telle que Chatbot UI

Lors de l’intégration, il suffit de POSTer le frontend à l’interface /chat et d’afficher le résultat renvoyé.

// Exemple de requête frontale
fetch("/chat", {
 method: "POST",
 headers: {"Content-Type": "application/json"},
 body: JSON.stringify({ message: "Bonjour, veuillez vous présenter" })
})
.then(res => res.json())
.then(data => console.log(data.reply))

V. Optimisation et amélioration du modèle

1. Réglage fin

Convient aux entreprises qui ont besoin d’un style spécifique ou de connaissances sectorielles. La technologie de réglage fin LoRA + QLoRA peut être utilisée pour économiser des ressources de calcul.

Projets de référence :

• PEFT (Hugging Face)
• QLoRA

2. Intégration de la base de connaissances locale (RAG)

Utilisez LangChain + Faiss + des documents locaux pour implémenter une fonction de chat avec des « connaissances » :

pip install faiss-cpu langchain unstructured

Peut accéder aux documents PDF, Word, TXT et Markdown pour implémenter un système de questions-réponses en langage privé.

VI. Suggestions de mise en ligne, de déploiement et d’exploitation

• Déploiement Docker : créez une image d’environnement unifiée pour faciliter la migration et le déploiement ;
• Proxy inverse Nginx : liez le nom de domaine, ajoutez HTTPS pour protéger la sécurité de l’API ;
• Limitation du débit de l’API : empêchez les abus ou le brossage ;
• Surveillance du GPU : par exemple, utilisez Prometheus + Grafana pour effectuer une surveillance visuelle.

⚠️ Recommandation de sécurité : lors du déploiement sur un réseau public, veillez à chiffrer l’accès à l’API et à configurer l’authentification de l’identité.

VII. Référence de cas réel

Cas : Pratique de déploiement de ChatGPT privatisé par une société d’éducation singapourienne

• Utilisation du modèle Mistral-7B, réglage fin du contenu pédagogique local en chinois et en anglais ;
• Séparation frontale et dorsale, le frontend utilise Vue3, le backend utilise FastAPI pour fournir l’API ;
• Intégration de la fonction de recherche dans la base de connaissances, prise en charge des plans d’enseignement téléversés par les enseignants et des questions des élèves ;
• Déploiement sur une instance GPU Alibaba Cloud, coût mensuel moyen d’environ 220 $ ;
• Le nombre d’utilisateurs a dépassé 1 200, le temps de réponse moyen de l’API est d’environ 800 ms.

VIII. Conclusion : il n’est pas difficile de construire votre propre assistant intelligent

Le ChatGPT privé n’est plus seulement un « jeu » pour les grandes usines, mais un outil intelligent que les développeurs et les entreprises peuvent posséder. Tant qu’il est raisonnablement sélectionné et soigneusement déployé, il peut avoir un système de dialogue stable, sûr et contrôlable à faible coût. L’essentiel est de définir des objectifs clairs, d’évaluer raisonnablement le matériel et le budget, puis de construire étape par étape de manière pragmatique.

À l’avenir, chaque entreprise, chaque organisation professionnelle et même chaque individu possédera un « cerveau personnalisé », qui se trouvera sur votre GPU ou votre cloud privé, vous accompagnera pour discuter, vous aider à travailler, à apprendre et à grandir.

📘 Projets open source recommandés

• https://github.com/oobabooga/text-generation-webui
• https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat
• https://github.com/h2oai/h2ogpt
• https://github.com/abetlen/llama-cpp-python