是一个基于GPT模型的聊天机器人框架，使用语言实现。通过配置模型文件和预处理模块，可以实现自定义的对话功能，并提供了HTTP接口方便调用。下面是的接口调用流程及插件开发方法的详细描述。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。
1. 下载安装
首先需要将的代码下载到本地或服务器上，推荐使用git clone命令进行下载。安装.6及以上版本和依赖库（如、tqdm等），具体可参考文件。
2. 启动服务
在终端中进入的目录，运行以下命令即可启动服务：
“`
app.py
“`
此时会启动一个本地的Web服务器，默认监听端口为5000。可以打开浏览器，在地址栏中输入:5000/test 进行验证，如果返回 “Hello, World!” 说明已经成功启动。
3. 编写预处理器
预处理器是框架中用于对话数据预处理的一个模块，负责对用户输入进行预处理，将其转换为模型可接受的格式。预处理器必须继承 类并实现 方法。下面是一个简单的预处理器示例：
“`
from ..
class ():
def (self):
pass
def (self, data):
{'': [0], '': [0]}
“`
其中， 方法接受一个参数 data，表示用户输入的原始数据。在该函数中，我们需要将用户输入转换为模型可用的格式，以字典形式返回。预处理后的数据由 模块进行处理。
4. 编写插件
使用 的插件功能可以非常方便地增加自定义功能。插件是指在服务器启动时注册到 中的一些功能模块。插件必须继承 类并实现 setup 方法。下面是一个示例：
“`
from ..
class ():
def (self):
pass
def setup(self, app):
@app.route('/')
def ():
'Hello from !'
“`
在这个示例中，setup 方法接受一个参数 app，表示当前应用的实例。我们可以通过绑定 route 方法创建对应的路由，返回一个字符串作为响应数据。在路由中，可以调用 提供的各种 API 接口，比如获取预测结果、读取存储等。
5. 调用接口
现在，已经启动了一个 Web 服务器，在默认情况下监听地址为 :5000，提供了一些基本的API接口，可以通过HTTP请求来访问。例如，要获取模型的生成结果，可以使用以下curl命令：
“`sh
curl -X POST -H “-Type: /json”
-d '{“text”: “hello”}' :5000/
“`
这个命令将会向服务器发送一个JSON格式的POST请求，请求文本内容为 “hello”。服务器会使用预处理器对输入进行处理，然后传递给 模型进行生成。最终返回生成结果。
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