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Python調(diào)用GPT3.5接口的最新方法實例詳解

 更新時間:2023年03月27日 15:20:35   作者:Coding的葉子  
這篇文章主要介紹了Python調(diào)用GPT3.5接口的最新方法,本文給大家介紹的非常詳細(xì),對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

        GPT3.5接口調(diào)用方法主要包括openai安裝、api_requestor.py替換、接口調(diào)用、示例程序說明四個部分。

1 openai安裝

        Python openai庫可直接通過pip install openai安裝。如果已經(jīng)安裝openai,但是后續(xù)提示找不到ChatCompletion,那么請使用命令“pip install -U openai”來升級openai。

2 api_requestor.py替換

        Python openai安裝完成之后,會產(chǎn)生api_requestor.py文件,文件位于python環(huán)境庫文件目錄下“site-packages\openai\api_requestor.py”,如下所示。將該文件進行替換,在公眾號樂樂感知學(xué)堂中回復(fù)api35即可獲得用來替換的文件。

Windows:
C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py

C:\ProgramData\Anaconda3\envs\xxx\lib\site-packages\openai\api_requestor.py
Linux:
/root/miniconda3/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py

/root/miniconda3/envs/xxx/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
將該文件進行替換,在公眾號樂樂感知學(xué)堂中回復(fù)api35即可獲得用來替換的文件。

3 接口調(diào)用說明

        接口調(diào)用方式不變,與openai自身調(diào)用方式一致。輸入主要有7個參數(shù)。

        (1)model:模型名稱,gpt-3.5-turbo或gpt-3.5-turbo-0301

        (2)messages:問題或待補全內(nèi)容,下面重點介紹。

        (3)temperature:控制結(jié)果隨機性,0.0表示結(jié)果固定,隨機性大可以設(shè)置為0.9。

        (4)max_tokens:最大返回字?jǐn)?shù)(包括問題和答案),通常漢字占兩個token。假設(shè)設(shè)置成100,如果prompt問題中有40個漢字,那么返回結(jié)果中最多包括10個漢字。ChatGPT API允許的最大token數(shù)量為4096,即max_tokens最大設(shè)置為4096減去問題的token數(shù)量。

        (5)top_p:設(shè)置為1即可。

        (6)frequency_penalty:設(shè)置為0即可。

        (7)presence_penalty:設(shè)置為0即可。

        (8)stream:控制連續(xù)輸出或完整輸出。

        需要注意,上述輸入?yún)?shù)增加stream,即是否采用控制流的方式輸出。

        如果stream取值為False,那么完全返回全部文字結(jié)果,可通過response.choices[0].delta['content']進行讀取。但是,字?jǐn)?shù)越多,等待返回時間越長,時間可參考控制流讀出時的4字/每秒。如果steam取值為True時,那么返回結(jié)果是一個Python generator,需要通過迭代獲取結(jié)果,平均大約每秒鐘4個字(33秒134字,39秒157字)。讀取程序如下所示.

4 message

        messages字段組成部分包括角色role和content問題兩個部分組成,如下所示:

  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
        {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."},
        {"role": "user", "content": "Where was it played?"}
    ]

        在gpt-3.5-turbo模型中,角色role包含system系統(tǒng)、assistant助手和用戶user三種類型。System角色相當(dāng)于告訴ChatGPT具體以何種角色回答問題,需要在content中指明具體的角色和問題內(nèi)容。而gpt-3.5-turbo-0301主要區(qū)別在于更加關(guān)注問題內(nèi)容,而不會特別關(guān)注具體的角色部分。gpt-3.5-turbo-0301模型有效期到6月1日,而gpt-3.5-turbo會持續(xù)更新。

        assistant助手和用戶user則相當(dāng)于已經(jīng)指明了角色,content直接寫入關(guān)注的問題即可。

5 示例程序

          (1)stream = False

import openai
 
def openai_reply(content, apikey):
    openai.api_key = apikey
    response = openai.ChatCompletion.create(
    model="gpt-3.5-turbo-0301",#gpt-3.5-turbo-0301
    messages=[
    {"role": "user", "content": content}
    ],
    temperature=0.5,
    max_tokens=1000,
    top_p=1,
    frequency_penalty=0,
    presence_penalty=0,
    )
    # print(response)
    return response.choices[0].message.content
 
 
if __name__ == '__main__':
    content = '你是誰?'
    ans = openai_reply(content, '你的APIKEY')
    print(ans)

          (2)stream = True

import time
import openai
 
openai.api_key = "你的APIKEY"
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[
    {"role": "user", "content": 'how are you'}
    ],
  temperature=0,
  max_tokens=1000,
  stream=True,
  top_p=1,
  frequency_penalty=0,
  presence_penalty=0,
  user='RdFast智能創(chuàng)作機器人小程序'
)
 
print(response)
print('response["choices"][0]["text"]結(jié)果如下所示:')
ans = ''
for r in response:
    if 'content' in r.choices[0].delta:
      ans += r.choices[0].delta['content']
      print(ans)
 
print(ans)

 3 API調(diào)用效果

到此這篇關(guān)于Python調(diào)用GPT3.5接口的最新方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python調(diào)用GPT3.5接口內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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