- 在项目中复制
docker-compose.yml文件内容，我这里复制的是方案一，因为我仅运行ChatGPT。将USE_PROXY设置为False，然后把原文件中的proxies整行直接删除。
version: '3'
services:
gpt_academic_nolocalllms:
image: ghcr.io/binary-husky/gpt_academic_nolocal:master
environment:
# 请查阅 `config.py` 以查看所有的配置信息
API_KEY: 'sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
USE_PROXY: 'False'
LLM_MODEL: 'gpt-3.5-turbo'
AVAIL_LLM_MODELS: '["gpt-3.5-turbo", "api2d-gpt-3.5-turbo", "gpt-4", "api2d-gpt-4", "newbing"]'
WEB_PORT: '22303'
ADD_WAIFU: 'True'
# 与宿主的网络融合
network_mode: "host"
# 不使用代理网络拉取最新代码
command: >
bash -c "python3 -u main.py"
- 在宝塔Docker>Compose模板中添加模板，找到刚刚编辑好的模板，直接添加。
- 然后在Docker>Compose中添加Compose项目，因为是海外服务器，所以速度也非常快，1分钟不到就添加成功了。
- 分别在云服务器的安全组与宝塔的安全中放行端口，我上面用的是22303。
- 在网站中创建一个php静态站点，把域名解析到当前服务器。
- 配置反向代理，在站点的设置中点击站点修改，找到反向代理，添加反向代理。
- 添加完成之后，通过域名进行访问，即可拥有随时可访问的学术chatGPT。
- 此时任何人都能访问这个，可以在
config.py中添加账号，进入Docker>容器，找到目录，然后进入目录后找到gpt文件夹，找到文件夹中的config.py文件。
- 将代码中的63行修改为你的用户名与密码，保存后重启下docker。在docker容器列表中点击重启即可。
# [("username", "password"), ("username2", "password2"), ...]
AUTHENTICATION = [("username", "password")]
