小妙招:Copilot 当跳板免费调用 GPT4

GPT4 每月 20 刀,Github Copilot 每月 10 刀

首先叠个甲:免费不是 0 成本

由于我在日常开发过程中,Copilot 对我来说是必需品,我会用它检查代码、写工具函数、写注释、干苦力。所以这钱是我的必要支出。而这篇文章是介绍如何基于 Copilot token 调用 GPT4 服务的,没有二次成本,不用每月再额外花 20 刀买 GPT4 服务,所以描述为免费。

如果大家有 0 成本使用的方法欢迎在评论区发出来,供朋友们学习尝试,欢迎一起讨论;


第一步:拉代码

截屏2024-01-29 21.54.26.png

本次用到的关键工具:github.com/aaamoon/cop…

这个文档的使用流程有些混乱,我基于自己的调试过程,把每步的操作链路清晰地整理出来,希望可以帮助大家节省时间。

第二步:安装 Go 运行环境

image.png

下载地址:go.dev/dl

第三步:获取 Copilot CLI token

获取你自己 Github 账号的 Copilot Plugin Token ,目前有两种方式:

  • 通过 Python 脚本获取,只需要 requests 库
  • 通过安装 Github Copilot CLI 授权获取(推荐,我用这个
bash
复制代码
# 该脚本会自动安装 Github Copilot CLI 并通过授权获取 Github Copilot Plugin Token
bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/aaamoon/copilot-gpt4-service/master/shells/get_copilot_token.sh)"

image.png

遇到问题:无权限

image.png

原因 :需要用已授权 Copilot 的 token 登录账号,这里建议安装 GitHub CLI

bash
复制代码
brew install gh    # 安装 GitHub CLIgh auth login 	# 登录账号
gh auth logout	# 登出账号
gh auth status     # 查看账号状态

截屏2024-01-29 19.38.07.png

Github 如何创建 token

1、访问 GitHub 设置

2、依次选择 Developer settings -> Personal access tokens -> Fine-grained tokens

3、点击 Generate new token 创建新令牌

image.png

image.png

4、然后重新执行命令自动安装 Github Copilot CLI

image.png

5、进入上图中说明的授权网站:github.com/login/devic…,输入被灰块遮挡的 8 位验证码

image.png

6、可能会因网络问题失败,多试几次就有了,如下图灰块遮盖内容,就是你的 Copilot CLI token

image.png

第四步:安装 ChatGPT-Next-Web

image.png

安装地址:github.com/ChatGPTNext… 同时需要配置一些参数,如图,

  • 接口地址使用 copilot-gpt4-service 运行后的 Service,通常是 http://127.0.0.1:8080
  • API Key 使用经过上述请求方法获得的 Copilot CLI token
  • 模型要记得切换成 gpt-4,因为默认使用 3.5

第五步:运行 copilot-gpt4-service

进入 copilot-gpt4-service 文件夹,执行:go run .

截屏2024-01-30 18.58.03.png

前四步都是一次性的,只要你配置过一次之后直接执行第五步就好了。

token 会过期,可能 90 天后需重新走一次授权流程,后续使用可以关注一下

第六步:验证

至此,你就可以免费且愉快的使用GPT4啦,可以通过问些刁钻问题来判断是否调用成功

image.png

最后

为了帮助大家更好的学习人工智能,这里给大家准备了一份人工智能入门/进阶学习资料,里面的内容都是适合学习的笔记和资料,不懂编程也能听懂、看懂,所有资料朋友们如果有需要全套人工智能入门+进阶学习资源包,可以在评论区或扫.码领取哦)~

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  • OpenCV+3计算机视觉++Python语言实现+第二版
  • OpenCV3编程入门 毛星云编著
  • 数字图像处理_第三版
  • 人工智能:一种现代的方法
  • 深度学习面试宝典
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  • 吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记
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  • 《神经网络与深度学习》(邱锡鹏-20191121)

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第一阶段:零基础入门(3-6个月)

新手应首先通过少而精的学习,看到全景图,建立大局观。 通过完成小实验,建立信心,才能避免“从入门到放弃”的尴尬。因此,第一阶段只推荐4本最必要的书(而且这些书到了第二、三阶段也能继续用),入门以后,在后续学习中再“哪里不会补哪里”即可。

第二阶段:基础进阶(3-6个月)

熟读《机器学习算法的数学解析与Python实现》并动手实践后,你已经对机器学习有了基本的了解,不再是小白了。这时可以开始触类旁通,学习热门技术,加强实践水平。在深入学习的同时,也可以探索自己感兴趣的方向,为求职面试打好基础。

第三阶段:工作应用

这一阶段你已经不再需要引导,只需要一些推荐书目。如果你从入门时就确认了未来的工作方向,可以在第二阶段就提前阅读相关入门书籍(对应“商业落地五大方向”中的前两本),然后再“哪里不会补哪里”。

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