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【新知】chatGPT 使用笔记(二)——chatGPT API的使用

2023-09-03 11:48

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在IDE中使用chatGPT:
  1. 安装OpenAI Python包:使用命令行或PyCharm的集成终端,运行以下命令来安装OpenAI Python包:

    pip install openai
  2. 获取OpenAI API凭证:请按照OpenAI官方文档中的步骤获取OpenAI API凭证。

  3. 在PyCharm中创建一个Python文件:选择File > New > Python File,在弹出的对话框中指定文件名并单击“OK”按钮。在文件中编写代码。

  4. 在代码中使用OpenAI API:在您的Python文件中导入OpenAI包,并使用API密钥进行身份验证。然后,使用API生成文本。以下是一个简单的示例

    import openai# 设置API凭证openai.api_key = "YOUR_API_KEY"# 生成文本prompt = "Generate some text"model = "text-davinci-002"response = openai.Completion.create(engine=model, prompt=prompt, max_tokens=1024)generated_text = response.choices[0].text# 打印生成的文本print(generated_text)

将YOUR_API_KEY替换为您的OpenAI API密钥。

  1. 运行代码:在PyCharm中单击“运行”按钮运行您的代码。

请注意,在使用ChatGPT进行文本生成时,生成的文本内容可能是基于输入数据进行的推理,不一定总是准确的。如果您想要更好的结果,可能需要尝试不同的模型、参数、生成长度和输入方式等。

TODO: 按照以上方法,生成的中文文本是乱码,试试解决这个问题。

1. 训练AI模型

OpenAI Python包提供了一个名为“Gym”的工具包,可以用于训练强化学习模型。以下是一个简单的示例,展示了如何在CartPole游戏中训练一个简单的强化学习模型:

import gymimport randomimport openai# 设置OpenAI API凭证openai.api_key = "YOUR_API_KEY"# 创建CartPole游戏环境env = gym.make('CartPole-v1')# 定义一个简单的策略函数def simple_policy(observation):    if observation[2] < 0:        return 0    else:        return 1# 运行游戏,训练模型for i_episode in range(20):    observation = env.reset()    for t in range(100):        env.render()        action = simple_policy(observation)        observation, reward, done, info = env.step(action)        if done:            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))            breakenv.close()

2. 使用AI模型进行文本生成

OpenAI Python包提供了一个名为“GPT”的工具包,可以用于生成各种文本,如文章、新闻报道、故事等。以下是一个简单的示例,展示了如何使用GPT-3生成一些文本:

import openai# 设置OpenAI API凭证openai.api_key = "YOUR_API_KEY"# 生成文本prompt = "Generate some text"model = "text-davinci-002"response = openai.Completion.create(engine=model, prompt=prompt, max_tokens=1024)generated_text = response.choices[0].text# 打印生成的文本print(generated_text)

3. 计算机视觉

OpenAI Python包提供了一个名为“DALL-E”的工具包,可以用于生成各种图像。以下是一个简单的示例,展示了如何使用DALL-E生成一张猫头鹰的图像:

import openai# 设置OpenAI API凭证openai.api_key = "YOUR_API_KEY"# 生成图像prompt = "Draw an owl sitting on a branch in the moonlight"model = "image-alpha-001"response = openai.Image.create(prompt=prompt, model=model)image_url = response['output_url']# 打印图像的URLprint(image_url)

OpenAI Python包包含许多不同的预训练模型,可用于执行各种自然语言处理和计算机视觉任务。以下是OpenAI Python包支持的一些模型及其用途的示例:

GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)是由OpenAI开发的一个基于Transformer架构的自然语言生成模型。GPT-3模型包括许多不同的模型,这些模型的大小和性能各不相同。下面是GPT-3的几个模型以及它们的特点:

这些模型的命名方式都以著名的科学家或发明家的名字命名。每个模型的名称中的数字表示该模型的大小(即参数数量)。以 davinci 为例,它是GPT-3中最大的模型,其中的 002 表示它是该模型的第二个版本。不同版本的模型可能会改进模型的性能或修复模型中的错误。

在OpenAI Python包中,您可以使用以下模型名称来调用这些模型:

text-davinci-002text-curie-001text-babbage-001text-ada-001

例如,在使用OpenAI Python包时,您可以按以下方式使用 text-davinci-002 模型:

import openaiimport os# 设置OpenAI API凭证openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]# 调用text-davinci-002模型生成文本prompt = "请写一篇介绍OpenAI的文章"model = "text-davinci-002"response = openai.Completion.create(    engine=model,    prompt=prompt,    max_tokens=1024,    n=1,    stop=None,    temperature=0.5,)# 输出生成的文本print(response.choices[0].text)

来源地址:https://blog.csdn.net/D2Ooo/article/details/129081751

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