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大模型封装在库里#xff0c;库放在服务器上#xff0c;服务器放在微软的云上。我们能做的#xff0c;仅仅是通过API这个小小的缝隙#xff0c;窥探ai的奥妙。从程序员的角度而言#xff0c;水平的高低#xff0c;就体现在对openai的这几个api的理解程度上。
申…API而已
大模型封装在库里库放在服务器上服务器放在微软的云上。我们能做的仅仅是通过API这个小小的缝隙窥探ai的奥妙。从程序员的角度而言水平的高低就体现在对openai的这几个api的理解程度上。
申请API
先去https://platform.openai.com/signup申请一个免费的api key。 再把key写入os环境变量
echo export OPENAI_API_KEYsk-cf32FF7b8238a8Ea8eoickf2E3523B3c9V830d3dk9yk3o79 ~/.bash_profile
source ~/.bash_profile
echo $OPENAI_API_KEYChat API
POST https://api.openai.com/v1/chat/completions
Chat API之Text Completion
from openai import OpenAI
client OpenAI()response client.chat.completions.create(modelgpt-3.5-turbo,messages[{role: system, content: You are a helpful assistant.},{role: user, content: 中国的首都是?}]
)
print(response.choices[0].message)结果 ChatCompletionMessage(content中国的首都是北京。, roleassistant, function_callNone, tool_callsNone) chat api的输出是一个chat completion object就是本例中的response。 这个response object中的choices[]是array其中又包含message object。
print(response.choices[0].message.content)
#输出中国的首都是北京。
print(response.choices[0].message.role)
#输出assistant
