简介
不仅仅只是具备一个聊天机器人的功能。在其开放了 api 之后,就可以将 GPT 模型强大的能力轻松的通过 API 调用的方式使用。在掌握 api 的基础使用的同时,也可以为后续学习 打下重要的基础。
官方资料
环境准备
在使用之前,需要准备好以下两个环境:
第三方库, 提供了一个封装的非常完备的 库,可以直接使用 pip 安装:pip 。
如果有账号,可以使用自己创建的token:。
如果想要使用学院提供的token:学院提供的几种 API 请求方式汇总。
注意:如果没开代理,则请求会出现报错。
注意事项
注意 API 调用是收费的,但是 已经为我们免费提供了 5 美元的用量。如果超出限额,需要及时充值。
如果调用 token,则需要验证手机号。手机号申请可以参考 账号注册。
模型说明
官方模型说明:
如何使用请求示例
# 环境准备 演示使用 1.x 版本
import openai
# 使用个人注册的token
openai.api_key = "you openai token"
# 反向代理地址,如果没有全局代理的话就添加此配置
openai.base_url = "http://20.150.220.45/chatgpt/v1/"
# 发送消息 model 是指定模型
# temperature 较低的temperature会产生更一致的输出(例如 0.2),而较高的值会产生更加多样化和创造性的结果(例如 1.0)。根据您的特定应用的一致性和创造性之间所需的权衡选择温度值。温度范围为 0 至 2。
response = openai.chat.completions.create(
model='gpt-3.5-turbo',
messages=[{'role': 'user', 'content': '你好,你是谁?'}],
temperature=0
)
answer = response.choices[0].message.content
print(answer)
由于经常动态变化,请点击链接学院提供的几种 API 请求方式汇总参考:
推荐学习
人工智能测试开发训练营,为大家提供全方位的人工智能测试知识和技能培训。行业专家授课,实战驱动,并提供人工智能答疑福利。内容包含与私有大语言模型的多种应用,人工智能应用开发框架 ,视觉与图像识别自动化测试,人工智能产品质量保障与测试,知识图谱与模型驱动测试,深度学习应用,带你一站式掌握人工智能测试开发必备核心技能,快速提升核心竞争力!
323AI导航网发布
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...