构建一个简单的基于gpt的翻译服务器软件_gpt-translator

下面介绍一下如何构建一个使用python编写的翻译服务器软件

开源地址： gpt-translator: 构建pdftranslator server

访问方式 http://servername or serverip:8888/translate

 其中Authorization 的值为.env 中的配置，可以配置多个

 

 如果directly 为true会直接提交content作为promp，而不会添加翻译前置。（用于自定义翻译前置）

事实上这个from是不需要的，因为gpt会自己判断源语言是什么。

为什么使用python

因为这个项目需要用到openai，相对于其他语言来说，使用python可以利用官方的包，并且可以很简单地调用。

需要用到的软件包

import openai
import tornado
from tornado_server import make_app

也就是openai 和 tornado.

架构策略

main.py

import openai
import tornado
from tornado_server import make_app
from auth import all_keys
if __name__ == "__main__":
    file_path = "./.env"  # 替换为你的env文件路径
    key = all_keys
    # 打开文件
    with open(file_path, "r") as file:
        # 读取文件内容并去除每行末尾的换行符
        lines = [line.strip() for line in file.readlines()]
        for line in lines:
            key.append(line.strip())
    openai.api_key = "sk-transla4teds3gsd3fsdfsdf34232ppngi4"
    openai.api_base = "https://api.atpgroup.work/v1"
    app = make_app()
    port = 8888
    app.listen(port)
    print(f"server is serve at http://localhost:{port}")
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

上面是main文件，我们根据main文件，进行介绍。这是一个简单的翻译服务器软件。

但是也包含了验证策略，不过是 基于配置文件读取内存型验证。

首先读取.env 文件的内容，.env文件的每一行是一个访问该软件接口的密钥。

其中all_keys是一个全局变量。

载入key之后，首先设置api_key 和api_base.

注意要添加v1或者自定义path。

然后构建软件，启动软件。

服务接口

tornado_server.py

import json
 
import openai
import tornado.ioloop
import tornado.web
 
from Translate import translate_object_hook
from auth import all_keys
 
 
class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, Tornado!")
 
    def post(self):
        self.write("Hello, Tornado!")
 
 
class TranslateHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def post(self):
        authorization_header = self.request.headers.get("Authorization")
        if authorization_header not in all_keys:
            self.send_error(401)
        # 获取请求体内容
        json_str = self.request.body.decode('utf-8')
        # 将JSON字符串转换为Translate对象
        translate = json.loads(json_str, object_hook=translate_object_hook)
        try:
            response = openai.ChatCompletion.create(
                model="gpt-3.5-turbo",
                messages=[
                    {"role": "user", "content": translate.getRequestPrompt()}
                ],
                stream=True
            )
            # 按流读取数据
            for message in response:
                # 处理响应消息
                # 这里可以根据需要进行自定义逻辑
                if "content" in message["choices"][0]["delta"]:
                    self.write(message["choices"][0]["delta"]["content"])
 
        except:
            self.send_error()
 
 
def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
        (r"/translate", TranslateHandler),
    ])

 主要的处理在

TranslateHandler这个处理器。

处理内容是：

先读取请求头中的密钥，如果和配置文件/载入到all_keys中的密钥不符，直接返回错误。

然后结构请求体，并构建流式请求，最后流式地返回信息。

模型

Translate.py

 
class Translate:
    def __init__(self, directly: bool, from_lang: str, to_lang: str, content: str):
        self.directly = directly
        self.from_lang = from_lang
        self.to_lang = to_lang
        self.content = content
 
    def getRequestPrompt(self):
        if self.directly:
            return f"{self.content}"
        else:
            return f"translate the following text into {self.to_lang}\n{self.content}"
 
 
def translate_object_hook(d):
    return Translate(bool(d['directly']), d['from'], d['to'], d['content'])

 剩余的文件

该服务器软件仅包含四个文件

除了上述三个文件

还有下面的文件

auth.py

all_keys = []

其他

可能出现的错误

端口被占用，你需要使用一个没有被占用的端口

你需要替换自己的api源和密钥

如果想要加密通信，你需要自己配置https