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10分钟学会python对接【OpenAI API篇】(10分钟学会万用表)

编辑:rootadmin
10分钟学会python对接【OpenAI API篇】

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今天学习 OpenAI API,你将能够访问 OpenAI 的强大模型,例如用于自然语言的 GPT-3、用于将自然语言翻译为代码的 Codex 以及用于创建和编辑原始图像的 DALL-E。

首先获取生成 API 密钥

在我们开始使用 OpenAI API 之前,我们需要登录我们的 OpenAI 帐户并生成我们的API 密钥。

注意,OpenAI 不会在生成 API 密钥后再次显示它,因此请及时复制你的 API 密钥并保存。我将创建一个名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量,它将包含我的 API 密钥并将在下一节中使用。

使用 Python接入 OpenAI API

要与 OpenAI API 交互,我们需要通过运行以下命令来安装官方OpenAI包。

pip install openai

1.文本生成

文本生成可用于文字鉴别、文本生成、自动对话、转换、摘要等。要使用它,我们必须使用completion endpoint并为模型提供触发指令,然后模型将生成匹配上下文/模式的文本。

假设我们要对以下文本进行鉴别,我们向AI输入指令(中英文都可以):

判断以下Mike的发言情绪是正面、中立还是负面: Mike:我不喜欢做作业! Sentiment:import os import openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY") prompt = """Decide whether a Mike's sentiment is positive, neutral, or negative.Mike: I don't like homework!Sentiment:""" response = openai.Completion.create( model="text-davinci-003", prompt=prompt, max_tokens=100, temperature=0 ) print(response)

根据 OpenAI 文档,GPT-3 模型是与文本生成的endpoint一起使用。 这就是我们在此示例中使用模型 text-davinci-003 的原因。

以下是返回值的部分打印:

{ "choices": [ { "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null, "text": "Negative" } ],...}

在此示例中,推文的情绪被归类为负面Negative。

10分钟学会python对接【OpenAI API篇】(10分钟学会万用表)

让我们看一下这个例子中使用的参数:

model :要使用的模型的 ID(在这里你可以看到所有可用的模型)

Prompt:生成结果的触发指令

max_token:完成时生成的最大token数量(这里可以看到OpenAI使用的tokenizer)

temperature:要使用的采样策略。 接近 1 的值会给模型带来更多风险/创造力,而接近 0 的值会生成明确定义的答案。

2. 代码生成

代码生成与文本生成类似,但这里我们使用 Codex 模型来理解和生成代码。

Codex 模型系列是经过自然语言和数十亿行代码训练的 GPT-3 系列的后代。 借助 Codex,我们可以将注释转化为代码、重写代码以提高效率等等。

让我们使用模型 code-davinci-002 和下面的触发指令生成 Python 代码。

import osimport openaiopenai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")response = openai.Completion.create( model="code-davinci-002", prompt="\"\"\"\nCreate an array of weather temperatures for Shanghai\n\"\"\"", temperature=0, max_tokens=256, top_p=1, frequency_penalty=0, presence_penalty=0)print(response)

以下是返回值的部分打印:

{ "choices": [ { "finish_reason": "stop", "index": 0, "logprobs": null, "text": "\n\nimport numpy as np\n\ndef create_temperatures(n):\n \"\"\"\n Create an array of weather temperatures for Shanghai\n \"\"\"\n temperatures = np.random.uniform(low=14.0, high=20.0, size=n)\n return temperatures" } ],... }}

把text部分重新显示格式化一下,你就会看到规整的代码生成了:

import numpy as npdef create_temperatures(n): temperatures = np.random.uniform(low=14.0, high=20.0, size=n) return temperatures

3. 图像生成

我们可以使用 DALL-E 模型生成图像,我们使用图像生成endpoint并提供文本指令。

以下是我的测试指令(我们在指令中提供的细节越多,我们就越有可能获得我们想要的结果)。

例如: 一只毛茸茸的蓝眼睛白猫坐在花篮里,可爱地抬头看着镜头

import openairesponse = openai.Image.create( prompt="A fluffy white cat with blue eyes sitting in a basket of flowers, looking up adorably at the camera", n=1, size="1024x1024")image_url = response['data'][0]['url']print(image_url)

即可生成图片。 当然更有趣的是,还可以使用images编辑图像并生成原图像的调整。

详细请查看官方文档:openAI官方文档

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