ChatGPT源码如何运行？小白也能上手的详细步骤教程

你是不是刷到过“自己搭建ChatGPT”的教程，点进去一看全是代码黑话，什么“环境变量”“依赖库”直接把你劝退？其实真没那么复杂。去年我帮一个完全不懂编程的朋友跑通了类似的AI模型源码，他当时连Python都没装过，最后跟着步骤也成功了——关键是把准备工作做对。

先说电脑配置，别被“AI模型”吓到，普通笔记本也能跑（当然配置越高越快）。内存 至少8G，不然跑起来可能卡成PPT；硬盘留20G以上空间，模型文件和依赖库都挺占地方。系统方面，Windows、Mac、Linux都行，我下面会以Windows为例讲，Mac用户操作逻辑差不多，就是终端命令稍微有点区别。

接下来是必装的3个工具，我一个个说怎么弄：

第一个是Python，这是运行AI源码的“地基”。你直接去Python官网下载，注意选3.8到3.11之间的版本（太高版本可能有些库不兼容）。安装时一定要勾选“Add Python to PATH”（让电脑能找到Python），不然后面输命令会提示“不是内部或外部命令”——别问我怎么知道的，之前有个读者就因为漏了这步，重装了三次才解决。

第二个是代码编辑器，推荐用VS Code，免费又好用。去VS Code官网下载后，安装时勾选“添加到PATH”和“桌面快捷方式”。打开后记得装个Python插件（搜“Python”，第一个就是微软官方的），这样写代码时会有语法提示，报错了也能帮你定位问题。

第三个是Git（可选但推荐），用来下载源码更方便。去Git官网下载，安装时一路点“Next”就行，默认设置够用。当然你也可以不用Git，直接在GitHub上下载ZIP包解压，但Git的好处是后续源码更新了，输一句命令就能同步，不用重新下载整个包。

最后是源码资源，这步要小心，别下到恶意代码。我通常会去GitHub搜“ChatGPT开源实现”，看三个指标：star数量（超过1万的相对靠谱）、最近更新时间（半年内有更新说明还在维护）、有没有详细的README（说明作者用心做了）。比如“ChatGPT-Next-Web”“FastChat”这些项目都挺火的，你选一个README里写了“适合新手”的就行。

实操步骤：从下载到启动，一步步带你跑通源码

准备工作做完，现在进入正题——怎么让源码跑起来。我会按“下载源码→配置环境→安装依赖→启动程序”的顺序讲，每步都配具体操作，你跟着做就行。

第一步：把源码“搬”到自己电脑上

如果你装了Git，打开VS Code，点左上角“终端→新建终端”，输入命令：git clone 源码地址（源码地址在GitHub项目页面点“Code”按钮复制）。比如我之前用过的一个项目，命令就是git clone https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web.git。输完按回车，等它跑完，你电脑上就会多一个和项目同名的文件夹。

没装Git的话，就在GitHub项目页面点“Code→Download ZIP”，下载后解压到你能找到的地方（比如桌面）。不过这里有个坑：有些项目的配置文件藏在.git文件夹里，直接下载ZIP可能会漏掉，导致后面启动报错。所以我还是 花5分钟装个Git，省得折腾。

第二步：建个“独立房间”放依赖

这步叫“配置虚拟环境”，你可以理解为给这个项目建个独立的“房间”，里面的工具（依赖库）不会和其他项目打架。之前我帮朋友弄时，他电脑里本来就有Python，结果因为全局环境里的库版本太老，怎么装都报错，后来建了虚拟环境才解决。

操作很简单：在VS Code终端里，先进入源码文件夹，比如cd ChatGPT-Next-Web（cd后面跟你源码文件夹的路径）。然后输入python -m venv venv，回车后等几秒，文件夹里会多出一个叫“venv”的文件夹，这就是你的“独立房间”了。

接着激活虚拟环境：Windows用户输入venvScriptsactivate，Mac/Linux用户输入source venv/bin/activate。激活成功后，终端前面会多一个“(venv)”，说明你现在在这个“房间”里操作了。

第三步：安装“零件”——依赖库

源码就像个“机器人”，依赖库就是它的“零件”，少一个都动不了。项目作者通常会把需要的零件列在“requirements.txt”文件里，你打开源码文件夹就能找到。

安装方法：在终端里输入pip install -r requirements.txt，然后回车。这时候会看到一堆英文在滚，那是在下载安装零件。如果看到“Successfully installed”，说明装好了；如果报错，别急，常见问题就两个：

一是“超时”，因为默认下载源在国外，网速慢。解决办法：把命令换成pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt（用清华镜像源），速度会快很多。

二是“某个库安装失败”，比如torch（深度学习框架）。这时候你可以去PyTorch官网，根据你的系统和显卡型号，复制官网给的安装命令，在终端里单独安装。比如我电脑是Windows+N卡，命令就是pip3 install torch torchvision torchaudio index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118。

为了让你更清楚这些“零件”是干嘛的，我整理了一个常用依赖库表格：

第四步：改个“设置”，让程序认识你的电脑

有些源码需要简单配置，比如告诉你的程序“去哪里找模型”“用多少内存”。配置文件通常叫“.env”或“config.py”，在源码文件夹里找。

以常见的“.env”文件为例，用VS Code打开后，可能会看到“API_KEY=”“MODEL_PATH=”这样的内容。如果是调用外部API的版本（比如用OpenAI的接口），你需要填API_KEY（去对应平台申请）；如果是本地运行模型，就填MODEL_PATH，比如MODEL_PATH=./models/chatgpt（模型文件要自己提前下载好，放在这个路径下）。

不用怕配置错，作者一般会在README里写清楚每个参数是什么意思。比如“MAX_TOKENS=512”，就是“每次最多生成512个字符”，你可以先按默认值填，跑起来后再根据需要调整。

第五步：启动！看看你的ChatGPT跑起来没

最后一步，启动程序。在终端里输入作者给的启动命令，通常是python app.py或npm run dev（不同项目命令可能不同，看README！）。回车后，如果看到“Running on http://127.0.0.1:5000”（或其他端口号），恭喜你，成功了！

这时候打开浏览器，输入“http://localhost:5000”（把端口号换成你终端里显示的），就能看到聊天界面了。试着输入“你好”，如果能收到回复，说明整个流程通了。

如果启动时报错，先看错误提示里有没有“ModuleNotFoundError”（少库），这时候用pip install 库名补上就行；如果是“CUDA out of memory”（内存不够），可以在配置文件里把“MAX_TOKENS”改小，或者用更小的模型（比如从7B参数版换成3B版）。

按照这些步骤操作，遇到问题可以在评论区告诉我具体报错信息，我看到会回复你。要是成功跑起来了，也欢迎来分享你的体验！

哎呀，你是不是不小心装了Python 3.12以上的版本，结果装依赖库的时候各种报错？别慌，这种情况太常见了。现在很多AI相关的依赖库还没完全适配最新版本的Python，就像新出的手机壳可能套不上旧型号手机一样，高版本Python和老库容易“不兼容”。这时候最简单的办法就是把高版本先卸载干净，换个3.8-3.11之间的版本——我自己实操下来，3.10版本兼容性最好，基本上主流的库都能顺利装上，你可以优先考虑这个版本。

卸载的时候可得细心点，别只删个表面。先打开“控制面板”，找到“程序和功能”（或者在Windows设置里搜“应用和功能”也行），在列表里找到带“Python”字样的项，右键点“卸载”。但光这样还不够，系统里可能还留着残留文件，默认安装路径一般在“C:Users你的用户名AppDataLocalProgramsPython”，你得手动找到这个文件夹，右键删掉整个目录，不然下次装新版本可能还会出问题。等这些都弄完了，再去Python官网下3.8-3.11之间的安装包，安装的时候一定要记得勾上“Add Python to PATH”这个选项——这就像给Python办了张“通行证”，让电脑能在任何地方找到它，不然后面输命令的时候，系统会一脸懵地提示“不是内部或外部命令”，我之前帮一个完全不懂编程的朋友弄，他就是漏了这步，重装了三次才发现问题出在这儿。

电脑内存不足8G或硬盘空间不够，还能运行ChatGPT源码吗？

可以尝试简化方案。内存不足时，可选择参数更小的模型（如3B或7B参数的轻量化模型，而非13B以上的大模型），并在配置文件中降低“MAX_TOKENS”（生成文本长度限制）；硬盘空间紧张的话，优先清理冗余文件，或选择“在线调用API”模式（部分开源项目支持，无需下载完整模型，只需API密钥），但需注意网络稳定性和API使用成本。

安装Python时不小心选了3.12以上版本，导致依赖库安装失败怎么办？

卸载高版本Python后重新安装3.8-3.11之间的版本（推荐3.10，兼容性较好）。卸载时需在“控制面板→程序和功能”中找到Python相关项，右键卸载，然后删除残留的安装目录（默认在C:Users用户名AppDataLocalProgramsPython）。重新安装时务必勾选“Add Python to PATH”，避免后续命令无法识别。

启动程序时报错“ModuleNotFoundError: No module named ‘xxx’”，该怎么解决？

这通常是缺少对应依赖库导致的。先确认是否已激活虚拟环境（终端前有“(venv)”标识），若未激活，按步骤激活后重试；若已激活，直接在终端输入“pip install 缺失的库名”（如报错“no module named ‘flask’”，则输入“pip install flask”）。若安装仍失败，可尝试指定版本（如“pip install flask==2.3.3”）或使用国内镜像源（“pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名”）。

哪里可以安全下载ChatGPT相关的开源模型文件？

推荐在Hugging Face Hub（需科学上网，Hugging Face Hub）或ModelScope（阿里开源平台，ModelScope）下载，选择star数量多、最近更新的模型（如Llama系列、ChatGLM等开源替代模型）。下载时注意查看模型说明，确认是否支持本地运行，避免下载需要特殊硬件（如GPU）的模型。

Mac或Linux系统运行源码的步骤和Windows有什么主要区别？

核心逻辑一致，主要差异在终端命令：①激活虚拟环境时，Mac/Linux输入“source venv/bin/activate”（Windows是“venvScriptsactivate”）；②部分依赖库安装命令可能不同（如Linux需提前安装系统依赖“sudo apt-get install python3-dev”）；③文件路径表示用“/”（Windows用“”）。其他步骤（下载源码、修改配置、启动程序）与Windows完全相同，可参考文章步骤操作。

YUANLEISVIP

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