新知chatGPT 使用笔记——chatGPT API的使用

Posted 2023-03-29 D2O

文章目录

• 使用步骤
• openai 功能举例
• • 1. 训练AI模型
  • 2. 使用AI模型进行文本生成
  • 3. 计算机视觉
• openai 包里含有的model
• GPT-3 模型

在IDE中使用chatGPT：

使用步骤

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。

5. 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。

openai 功能举例

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 gym
import random
import 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))
            break

env.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URL
print(image_url)

openai 包里含有的model

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

  GPT-3是OpenAI的最新自然语言处理模型，具有惊人的文本生成能力。它可以用于生成各种文本，例如文章、故事、新闻报道等。

• DALL-E

  DALL-E是一种计算机视觉模型，可以生成各种图像，例如动物、家具、食物等。您可以向模型提供描述图像的文本，它将生成与描述匹配的图像。

• CLIP

  CLIP是一种计算机视觉模型，具有出色的图像分类和语义搜索能力。您可以使用它来查找与给定图像或文本描述匹配的其他图像。

• Codex

  Codex是一种人工智能编程助手，可以生成高质量的代码，甚至可以自动完成整个程序。它可以在许多不同的编程语言中工作，例如Python、Java、javascript等。

• DALL-E 2

  DALL-E 2是DALL-E的升级版本，具有更高的分辨率和更复杂的图像生成能力。您可以使用它来生成更详细、更逼真的图像。

• GPT-2

• GPT-2是GPT-3之前的一个自然语言处理模型，具有出色的文本生成能力。虽然GPT-2不如GPT-3强大，但它仍然是一个非常有用的工具。

• ADA

  ADA是一种自然语言处理模型，具有出色的文本分类和语言理解能力。您可以使用它来分类文本、回答问题或生成摘要。

GPT-3 模型

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：

• davinci: 这是GPT-3模型中最大的模型，具有1750亿个参数。它可以生成高质量的文本，还可以执行一些简单的数学和逻辑运算。

• curie: 这是GPT-3模型中第二大的模型，具有65亿个参数。它可以生成相当高质量的文本，但速度比davinci快得多。

• babbage: 这是GPT-3模型中第三大的模型，具有1.5亿个参数。它比较适合生成较短的文本。

• ada: 这是GPT-3模型中最小的模型之一，具有40亿个参数。它可以生成一些较为简单的文本，但速度很快。

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-002
text-curie-001
text-babbage-001
text-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 openai
import 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)