襄阳教育网站建设,龙岩推广公司,二级域名网站优化,网站创建知识在人工智能#xff08;AI#xff09;领域#xff0c;OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALLE等创新技术#xff0c;正在深刻改变各行各业。作为Python开发者#xff0c;我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API#xff0c;成为了提升个人竞争力…在人工智能AI领域OpenAI无疑是全球最受瞩目的机构之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等创新技术正在深刻改变各行各业。作为Python开发者我们该如何快速上手并高效利用OpenAI的API成为了提升个人竞争力的关键。
本文将带你从零开始深入解析Python语言中的openAI库助你掌握AI开发的核心工具成为AI领域的专家。 一、什么是openAI库它能为开发者带来什么
1.1 openAI库简介
openAI库是OpenAI官方提供的Python SDK旨在帮助开发者轻松调用OpenAI的API实现自然语言处理NLP、图像生成、代码补全等AI功能。通过openAI库开发者可以快速集成GPT、DALL·E等先进模型构建智能应用。
1.2 openAI库的核心
简化开发流程openAI库封装了复杂的API调用逻辑支持多种模型包括GPT-3、GPT-4、Codex等满足不同场景需求。灵活的参数配置开发者可以通过调整参数控制模型的输出质量、风格等。高效的数据处理支持批量请求、流式响应等功能提升开发效率。 二、openAI库的安装和配置
2.1 安装openAI库
在开始使用openAI库之前首先需要安装它。可以通过以下命令安装最新版本的openAI库
pip install openai2.2 配置API KEY
要使用openAI库你需要一个OpenAI API KEY。以下是配置步骤
之前写过CSDN的文章教你如何获取OpenAI API KEY的教程你可以前往这里查看 【OpenAI】获取OpenAI API Key的多种方式全攻略从入门到精通注意注意注意 Python代码中如果要设置base_url和api_key。那么在配置base_url的时候你要注意一点那就是在OpenAI库里面Python的base_url后面自带了v1的参数。所以base_url后面也要加上v1如下代码 from openai import OpenAI
client OpenAI(api_key这里是获取的api_key,base_urlhttps://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1
)response client.chat.completions.create(messages[# 把用户提示词传进来content{role: user, content: 11等于几帮我说列出详细步骤。},],modelgpt-3.5-turbo, # 调用的模型streamTrue # True 是流逝返回False是非流逝返回
)# streamFalse的时候打开这个启用非流式返回
# print(response.choices[0].message.content)# streamTrue的时候启用流示返回
for chunk in response:print(chunk.choices[0].delta.content, end, flushTrue) 三、openAI库的核心功能详解
3.1 文本生成GPT模型的使用
GPTGenerative Pre-trained Transformer是OpenAI最著名的模型之一广泛应用于文本生成、对话系统等场景。以下是一个简单的文本生成示例
from openai import OpenAIclient OpenAI(api_key这里是获取的api_key,base_urlhttps://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1)
response client.chat.completions.create(messages[{role: user, content: 写一篇关于人工智能的文章。}, ],modelgpt-3.5-turbo,# streamFalsestreamFalse,max_tokens500
)
print(response.choices[0].message.content)# for chunk in response:
# print(chunk.choices[0].delta.content, end, flushTrue)参数说明
model指定使用的模型如gpt-3.5-turbo。messages输入的提示文本。stream等于False是非流示返回。max_tokens生成文本的最大长度。 3.2 代码补全Codex模型的使用
Codex是OpenAI专为代码生成优化的模型支持多种编程语言。以下是一个代码补全示例
response client.chat.completions.create(messages[{role: user, content: 11}, ],modelgpt-3.5-turbo,# streamFalsestreamFalse,max_tokens200
)
print(response.choices[0].message.content)参数说明
response client.chat.completions.create()这个是代码补全的参数completions。 3.3 图像识别4O模型的使用
4O模型是OpenAI的大语言模型可以根据图片生成对应文案。以下是一个图像识别示例
目标我要去识别这个图片 完整的代码如下
from openai import OpenAIclient OpenAI(api_key这里是获取的api_key,base_urlhttps://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1)
response client.chat.completions.create(messages[{role: user,content: [{text: 这是什么,type: text},{image_url: {url: data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAJUAAABNCAYAAACvzyYNAAAKnUlEQVR4nO3ceXgU9R3H8ffM7GavHOQi94UhBAtiURQrilgFeVAoiGCliq1FKqXWo/Wp1Av7UMQHi/WgqBQfrKg8FWwRH7EqV1G5HkCOkGxCyEXuO7vZc2b6x0IwLgF8nNYl/b3y87Mb36ZfPb781vJyu1tLbrCIKB5O6A0L/I0IlGM7k86soskRsjP277ovQT5hUTUfTdKxWy3fdF6GfEMOfYDgRKsFwIlSC4USoBMOJUAmGE6ESDCdCJRhOhEownAiVYDgRKsFwIlSC4USoBMOJUAmGE6ESDCdCJRhOhEownMnIxh5cVMQHnzYY2aTwPTcPM6QdkSlEgwnQiUYToRKMJwIlWA4ESrBcCJUguFEqATDiVAJhhOhEgwnQiUYToRKMJwIlWA4ESrBcBEVqpxsB9MnZWC39354wmZViB8QRVKihdRkCkpVkZ8bwDzZg9iaJLGHVpvGF9yMNZtjQOJBCP9sdJh6ak89llww463FpqVaWL7qE8Z1Ocd92axabVV5KX4zCsv5HI0EdfvhUJhgJYe7tWQwviGHFWxXUNXgBmHxjKhPHJmO3mbBZZWwWBVXTaWkPUNvoxWFTQiE4e2liklmYOKZv2/LG9Bob/ejaFfdWq1KTw6L5keDNT55B0yEzzcYt1ydjtUgcLunE59PO2O7gHAf5WXaOVXYTGxcFgMcTJOA/vfAGBM2i4LFElHvZcNFTqh0Hh7I6lJFmZNzsDhUFj4fAldriDpyRZyM288Y8TVNR4KC7rQlM1fEGdgF/D41V7AgUwrDCWJcPPuNpGpp9LHyhhPpGX9i2px8oJD/bzktvVqKdzILzWBc7vzguisSWbpnuKyrvBGJSjMj8ESJTPuygRGXxqqah9ua2TV2iqjrtAFI3JCBfh8GivfrkSWJSaMSSI7086R4s6e7aveqTyvdvJzHCTEmamu89DpCvba1tTmRw32rlKSLHHDmGQuHx7L4dIutu9uOb1RhxdeP87LC4exLeFzFlwkOaW3oG0WhVuvDqJylovVbXuntcbW/08PDef/OzQV1mJoWq54JfDMbtCfVr664W1r5/oteb4kIXUaE6ZfW7VezY00JJuavX66lptj6P6eoK4D4ZoOx0Kz6/xoq3Kvlsbs5zzdyeBw/uy0LVdVZsaaKhkZvr31zV7WbDjB3NuzeWzYP60spyqE9092enk20XeHZV4x50BbzvJCVFMWEKKUkW9hd1EhdjBqCtM0B7Z4CxVyRQetyNJEnoev9JVUSGyufTKHL2HmYkYPWSEX0es3lnC0uWlwKQkmTB69dwe9VznusHoxJ56v7BSMCcBYeoqHaH7aOrOus/qiMvy87N1w3kifsLeODpQ7jcKmmpNmZOTKWmwcvFBTFclHd6Er57fzsAXxZ38vQLJfzqzjymTkhl5dpKikq7Nfq0d/oulwoIiZUliiZx389hLSU0BDR1OJn8culeH0qMdEm/AG9Z1iSJIlxoxOpqffiPB6qZvsOd/S0lRBnxh/QyEy1UZAXTUqSBWe5i/omL4edXahBHUmRmDUlk5/emklbR4A179cSDGpknqUavrPhBHabwqhhcaxfMYoFS0tobvWx90gHXp/GzIlpOGwKboKx6tSVeMBQNNBDepoJ6tRQNXDhuDJGJCpelQWeuhvTPAkDwHQ/OiMZtlZEUiOdFCdb2HRSFKpFikrjq/Fs3tnM6r9Xh7UVF20iLtrEfXfk4LAraCooCnS5g7y2tpoNn9QDEFA1tu9pY9eBVqZNSGPy9QPP2U9nhZulfy3nrqmZtHcEqKju5rHnSrDbFGbenMGMm1LZuKWRLV80094ZC9cqcgXMaEKBDReW1MBwLRJGcyekgGAw6aQGG9m7HOc7RwmsUsYzbL7D7UxufKyZKkZg5OYN7pmcxb1YOh0o6Ka90s/afJwDITLcxdnQidpsJkwy5GXbsVpkjZS7UkwUlxq6Qm26juc3Ptia2fZFc8/5gkENl0unodmHDjS2CircJM4IDSHkqTQG0GWQotfZkVCMUnGXbwIEzGh6kuMw0RCnJldX5kAn5UEG7c24PFqbPy0AUnTCWg6b66rJi7axIyJaeRm2imvPD13qqn18OgzRwEYlOtg0UNDaGjRmf/EoZ59LsqLZunvhhIIhA9br/5xBNlpVhRFQpEl5s3KYe7t2ewrCr0Rrrp0AG8uG0lcdOhy/HBIXh8GorSP4MV8atw469JxqTIHC4z0qlw8q3q1jzXg0dXxt3t1UB8BVIxP6PDw73UZKooWNW3r//6LDpqAoUs9SwFe9uLqCx5c52fBpI6qqs3FzI48vc/Luh7UAtHeqfPJ5C9X1obvKPYc6OTzlrB2ouIrlR2m8KUG1LYuqsVV3f4H/NMsjLtPPtIIRU1Hha6MTrOX0HWJAXDUBxRkWMAFJkbjjlgx8AY11mr4ah2JjTFhNkm0doTPkw4cCd3lDUyyoOtQXtPNzn2t2KwK/97bSl2zn43NuCw5FGY52DdR3UUO7uw22SOV3ej6dCfalbkhUqCnHQbZrPERTkOXG6VrTubz/tuqb7Bi6bBiKGxTB2fxjvvhZNFxfEcNPs/EHNA4WhVc9s1nmzmmZFOQ6eH19DdLXPsZJiDVjNsnUNvnP1cJqjpvrKvuc2HzxVXlp37lfiWyQiXB/LvyuOmaJCxmmZ9MzuDxP5fgLHOF7erxqXR1h69DBQIaS1cdZkjhcyelsnEa5MJqjqJA8zExZj5YGsjVbXdvY4xm2XumZHNzEnpFB1z8cHm3kOfLkkkxUdhNkm9li764rCbuHdWLoWDHCx55VjYYmp/FzmhkmD8tQOZNG4gVXUejpa5GH91Ek/MLDtjbUUOTsJnKpWOjz67FGQJAYPiu6ZGDor3Oiazv6DbTz8TBE/n5FNQpwZi0Wmqc3P5/vaeX5VOYFA6IM9SZbISrNy76xcxoyM50SDl0XLy/B6VQblOEIVRoLUZAvTJ6bR4QpSXROOHqq/8MGR2MyScy5LYtOdxDncTfmfnyX15eICZXZJDPm8gRc3SpPLnNS1jlQFEHE8cOZPaPMnDYs5FlqWeo0PXQrfopgaDOhLt3op78IPjA4Q5eeQw6SkWrBaFmjpPrycGAEwmmaceGEJWqpVN25pY/V4NdfUeLhsRzLfDEHXQuewRMm4PSrL1/T92aOORLdPo6yqm27WzhS6uLLoo6eAP8/iZhQBQIaf3uvBrqU1sfWone/Fkzn1txWSWkSWQzzL70AhfpZZ0nbr6voeegF9lyavlJMZHsWd/a08ADh7tYPErx3r28/h0So510t7e92KmpOv85Y3jSIqEz6ed8dGafUWdxMZF0dTSvxdFIyZUAKXl4XMnn0/r8xkmI5SUhk/aA36NLTuavnFbPv/Z7ljdws7dvffpYRTIn6dSrjwiFAJhhOhEgwnQiUYToRKMJwIlWA4ESrBcCJUguFEqATDiVAJhhOhEgwnQiUYTqqubdYlICMt8Vs3pqqn/7dNuPCYTcbUGEOfUlAUCaXfPRwrfFNiBMMJ0IlGE6ESjCcCJVgOBEqwXAiVILhRKgEw4lQCYYToRIMJ0IlGO4//znZnKvJJTsAAAAASUVORK5CYII},type: image_url}]}],modelgpt-4o-2024-05-13,streamFalse,max_tokens200
)print(response.choices[0].message.content)参数说明
image_url参数里面的image_url传入的是Base64你也可以传入URL但是传Base64响应会非常的快。这个是我用的转Base64的工具转Base64等转完Base64后在把内容贴到image_url即可。或者你可以直接调用Base64的代码库也可以。 四、openAI库的高级用法
4.1 批量请求与流式响应
为了提高效率openAI库支持批量请求和流式响应。以下是一个批量请求示例
response client.chat.completions.create(messages[{role:user, content: 105},{role: user, content: 21}],modelgpt-3.5-turbo,streamFalse,# streamTrue,max_tokens500
)print(response.choices[0].message.content)4.3 错误处理与重试机制
在实际开发中可能会遇到API调用失败的情况。以下是一个简单的错误处理示例
import time
from os import error
from openai import OpenAIdef generate_text(prompt):client OpenAI(api_key这里是获取的api_key,base_urlhttps://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1)try:response client.chat.completions.create(messages[{role: user, content: prompt}, ],modelgpt-3.5-turbo,# streamFalsestreamFalse,max_tokens200)return response.choices[0].message.contentexcept error:time.sleep(10)return generate_text(prompt)if __name__ __main__:prompt 床前明月光下一句是什么并且输出完整的解释print(generate_text(prompt))五、相关文章
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