要在离线或本地环境中实施 OpenAI 模型，您需要使用开源模型的自托管版本，或允许本地部署的许可专有模型。 OpenAI 的最先进模型，如 GPT-4 或 GPT-3.5，主要基于云，并通过 API 访问，但一些较旧或较小的模型，如 GPT-2，可以作为开源替代品使用。 对于专有模型，OpenAI 目前不提供其最新模型的本地部署选项，因此开发人员必须依赖开源替代品，或在可用时协商自定义企业协议。
首先，您可以在本地部署开源模型，如 GPT-2 或 GPT-J（一种类似于 GPT-3 的社区创建的模型）。 这些模型可以在 Hugging Face 的 Model Hub 等平台上找到。 例如，使用 transformers 库，您可以在 Python 中下载并运行 GPT-2。 安装库后（pip install transformers），使用 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer; model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("gpt2") 加载模型。 您需要足够的存储空间（GPT-2 大约需要 500MB）和 RAM 来加载模型。 对于像 GPT-J-6B 这样的大型模型，建议使用至少 16GB VRAM 的 GPU。 像 ONNX Runtime 或 TensorRT 这样的工具可以优化推理速度并减少内存使用，从而提高本地硬件的性能。
但是，也存在一些限制。 开源模型可能缺乏 OpenAI 专有模型的性能或功能。 例如，GPT-2 无法与 GPT-3.5 的推理能力相媲美。 此外，托管大型模型需要大量基础设施。 如果需要严格的离线合规性，请考虑使用 TensorFlow Serving 或 Triton Inference Server 等框架来容器化模型，以便进行可扩展的本地部署。 或者，探索 Microsoft 的 Azure OpenAI Service 等商业解决方案，该解决方案在特定企业协议下提供一些本地选项。 始终验证许可条款，并确保您的用例符合模型的分发权利。