快速入门用Python开发自己的OpenAI应用

ChatGPT开发 1年前 (2023) 扫地僧
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最近 OpenAI 宣布 ChatGPT 将很快推出他们的 API。虽然我们不知道这需要多长时间,但这之前我们可以熟悉下OpenAI API,快速开发自己的AI应用!

通过今天学习 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。

这篇文章的例子将用Pyhon编写。

OpenAI网址:openai.com. 注册登录需要有谷歌访问能力,和海外手机号验证(教程很多,可以在知乎里直接搜索到)。

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。

快速入门用Python开发自己的OpenAI应用

这里要注意,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

我们可以用这个 API 做很多事情。 在本文中,我们将分别完成文字、代码和图像的生成。

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:

以下就是用到的代码:

import os
import openai
openai.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。

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。

代码生成一个序列,内容包含上海的温度。

import os
import openai

openai.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 np

def create_temperatures(n):
    temperatures = np.random.uniform(low=14.0, high=20.0, size=n)
    return temperatures

如果想开发更多,我建议你在 Playground 中测试 Codex(这里有一些帮助你入门的示例)

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)。

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 openai

response = 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)

以下是我得到的图片:

快速入门用Python开发自己的OpenAI应用

当然更有趣的是,还可以使用image edits and image variations endpionts编辑图像并生成原图像的调整。

好了,这篇文章就到这里,希望能激发你的创造力,更多OpenAI API的使用请参考官方文档。

版权声明:扫地僧 发表于 2023-03-31 23:50:08。
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