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{"repo": "bbbyoua/bcs333333333333", "files": {"config.py": {"6975c1c2b791efeefe0b72a4cea8b03c7dff4f33": {"t": 1785768952.7641025, "n": 3076, "h": "ade4499dbc62b9a9", "c": "# [step 1]>> 例如： API_KEY = \"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\" （此key无效）\nAPI_KEY = \"sk-此处填API密钥\" # 可同时填写多个API-KEY，用英文逗号分割，例如API_KEY = \"sk-openaikey1,sk-openaikey2,fkxxxx-api2dkey1,fkxxxx-api2dkey2\"\n\n# [step 2]>> 改为True应用代理，如果直接在海外服务器部署，此处不修改\nUSE_PROXY = False\nif USE_PROXY:\n # 填写格式是 [协议]:// [地址] :[端口]，填写之前不要忘记把USE_PROXY改成True，如果直接在海外服务器部署，此处不修改\n # 例如 \"socks5h://localhost:11284\"\n # [协议] 常见协议无非socks5h/http; 例如 v2**y 和 ss* 的默认本地协议是socks5h; 而cl**h 的默认本地协议是http\n # [地址] 懂的都懂，不懂就填localhost或者127.0.0.1肯定错不了（localhost意思是代理软件安装在本机上）\n # [端口] 在代理软件的设置里找。虽然不同的代理软件界面不一样，但端口号都应该在最显眼的位置上\n\n # 代理网络的地址，打开你的*学*网软件查看代理的协议(socks5/http)、地址(localhost)和端口(11284)\n proxies = {\n # [协议]:// [地址] :[端口]\n \"http\": \"socks5h://localhost:11284\", # 再例如 \"http\": \"http://127.0.0.1:7890\",\n \"https\": \"socks5h://localhost:11284\", # 再例如 \"https\": \"http://127.0.0.1:7890\",\n }\nelse:\n proxies = None\n\n# [step 3]>> 多线程函数插件中，默认允许多少路线程同时访问OpenAI。Free trial users的限制是每分钟3次，Pay-as-you-go users的限制是每分钟3500次\n# 一言以蔽之：免费用户填3，OpenAI绑了信用卡的用户可以填 16 或者更高。提高限制请查询：https://platform.openai.com/docs/guides/rate-limits/overview\nDEFAULT_WORKER_NUM = 3\n\n\n# [step 4]>> 以下配置可以优化体验，但大部分场合下并不需要修改\n# 对话窗的高度\nCHATBOT_HEIGHT = 1115\n\n# 代码高亮\nCODE_HIGHLIGHT = True\n\n# 窗口布局\nLAYOUT = \"LEFT-RIGHT\" # \"LEFT-RIGHT\"（左右布局） # \"TOP-DOWN\"（上下布局）\nDARK_MODE = True # \"LEFT-RIGHT\"（左右布局） # \"TOP-DOWN\"（上下布局）\n\n# 发送请求到OpenAI后，等待多久判定为超时\nTIMEOUT_SECONDS = 30\n\n# 网页的端口, -1代表随机端口\nWEB_PORT = -1\n\n# 如果OpenAI不响应（网络卡顿、代理失败、KEY失效），重试的次数限制\nMAX_RETRY = 2\n\n# 模型选择是 (注意: LLM_MODEL是默认选中的模型, 同时它必须被包含在AVAIL_LLM_MODELS切换列表中 )\nLLM_MODEL = \"gpt-3.5-turbo\" # 可选 ↓↓↓\nAVAIL_LLM_MODELS = [\"gpt-3.5-turbo\", \"api2d-gpt-3.5-turbo\", \"gpt-4\", \"api2d-gpt-4\", \"chatglm\", \"moss\", \"newbing\", \"newbing-free\", \"stack-claude\"]\n# P.S. 其他可用的模型还包括 [\"newbing-free\", \"jittorllms_rwkv\", \"jittorllms_pangualpha\", \"jittorllms_llama\"]\n\n# 本地LLM模型如ChatGLM的执行方式 CPU/GPU\nLOCAL_MODEL_DEVICE = \"cpu\" # 可选 \"cuda\"\n\n# 设置gradio的并行线程数（不需要修改）\nCONCURRENT_COUNT = 100\n\n# 加一个live2d装饰\nADD_WAIFU = False\n\n# 设置用户名和密码（不需要修改）（相关功能不稳定，与gradio版本和网络都相关，如果本地使用不建议加这个）\n# [(\"username\", \"password\"), (\"username2\", \"password2\"), ...]\nAUTHENTICATION = []\n\n# 重新URL重新定向，实现更换API_URL的作用（常规情况下，不要修改!!）\n# （高危设置！通过修改此设置，您将把您的API-KEY和对话隐私完全暴露给您设定的中间人！）\n# 格式 {\"https://api.openai.com/v1/chat/completions\": \"在这里填写重定向的api.openai.com的URL\"} \n# 例如 API_URL_REDIRECT = {\"https://api.openai.com/v1/chat/completions\": \"https://ai.open.com/api/conversation\"}\nAPI_URL_REDIRECT = {}\n\n# 如果需要在二级路径下运行（常规情况下，不要修改!!）（需要配合修改main.py才能生效!）\nCUSTOM_PATH = \"/\"\n\n# 如果需要使用newbing，把newbing的长长的cookie放到这里\nNEWBING_STYLE = \"creative\" # [\"creative\", \"balanced\", \"precise\"]\n# 从现在起，如果您调用\"newbing-free\"模型，则无需填写NEWBING_COOKIES\nNEWBING_COOKIES = \"\"\"\nyour bing cookies here\n\"\"\"\n\n# 如果需要使用Slack Claude，使用教程详情见 request_llm/README.md\nSLACK_CLAUDE_BOT_ID = '' \nSLACK_CLAUDE_USER_TOKEN = ''\n\n\n#增加关于AZURE的配置信息， 可以在AZURE网页中找到\nAZURE_ENDPOINT = \"https://you_endpoint_name.openai.azure.com/\"\nAZURE_API_KEY = \"your azure openai api key\"\nAZURE_API_VERSION = \"2023-05-15\"\nAZURE_ENGINE = \"you engine\"\n"}}}} |