GPT3.5 インターフェースの呼び出し方法は主に、openai のインストール、api_requestor.py の置き換え、インターフェース呼び出し、サンプル プログラムの説明の 4 つの部分で構成されます。
1 openai のインストール
Python openai ライブラリは、pip install openai を通じて直接インストールできます。 openai がインストールされているが、その後のプロンプトで ChatCompletion が見つからないことが示されている場合は、「pip install -U openai」コマンドを使用して openai をアップグレードしてください。
2 api_requestor.py の置き換え
Python openai のインストールが完了すると、api_requestor.py ファイルが生成され、Python 環境ライブラリ ファイル ディレクトリ「site-packages」に配置されます。 \openai\api_requestor.py」。以下のようになります。ファイルを置き換えて、公開アカウント Lele Sensing School の api35 に返信して、置き換え用のファイルを取得します。
Windows:
C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\openai\api_requestor.py
または
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\xxx\ lib\site-packages\openai\api_requestor.py
Linux:
/root/miniconda3/lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
または
/root/miniconda3/envs/xxx /lib/pythonxx/site-packages/openaiapi_requestor.py
このファイルを置き換えて、パブリック アカウント Lele Perception School で api35 と返信し、置き換えファイルを取得します。
3 インターフェイス呼び出し手順
インターフェイス呼び出しメソッドは変更されず、openai 独自の呼び出しメソッドと一貫しています。入力には主に 7 つのパラメータがあります。
(1) モデル: モデル名、gpt-3.5-turbo または gpt-3.5-turbo-0301
(2) メッセージ: 記入する質問または内容。以下で強調表示されます。
(3) 温度: 結果のランダム性を制御します。0.0 は結果が固定であることを意味します。ランダム性が高い場合は 0.9 に設定できます。
(4) max_tokens: 返される単語の最大数 (質問と回答を含む) 通常、中国語の文字は 2 つのトークンを占めます。 100 に設定されているとします。プロンプトの質問に 40 文字の漢字がある場合、返される結果には最大 10 文字の中国語が含まれます。 ChatGPT API で許可されるトークンの最大数は 4096 です。つまり、max_tokens の最大設定は 4096 から質問内のトークンの数を引いたものになります。
(5) top_p: 1 に設定します。
(6) Frequency_Penalty: 0 に設定するだけです。
(7) Presence_penalty: 0 に設定します。
(8) ストリーム: 連続出力または完全出力を制御します。
上記の入力パラメータはストリーム、つまり出力に制御フローを使用するかどうかを追加することに注意してください。
stream の値が False の場合、すべてのテキスト結果が完全に返され、response.choices[0].delta['content'] を通じて読み取ることができます。ただし、ワード数が多くなると復帰待ち時間が長くなり、制御フローを読むと4ワード/秒を参照することができます。 steam の値が True の場合、返される結果は Python ジェネレーターであり、反復によって結果を取得する必要があります。平均は 1 秒あたり約 4 ワード (33 秒で 134 ワード、39 秒で 157 ワード) です。読み取りプログラムは次のとおりです:
4 message
メッセージ フィールドは、以下に示すように、役割と内容の 2 つの部分で構成されます。 -turbo モデルの場合、役割にはシステム、アシスタント、ユーザーの 3 つのタイプがあります。 System ロールは、具体的にどのロールが質問に回答するかを ChatGPT に指示することと同等であり、コンテンツ内で具体的なロールと質問の内容を指定する必要があります。 gpt-3.5-turbo-0301 の主な違いは、問題の内容により多くの注意が払われ、特定の役割部分には特別な注意が払われないことです。 gpt-3.5-turbo-0301 モデルは 6 月 1 日まで有効で、gpt-3.5-turbo は引き続き更新されます。
アシスタントアシスタントとユーザーuserはロールを指定することに相当し、関心のある課題に内容を直接書き込むことができます。
5 サンプルプログラム
using using using ’ ’s ’ using ’s ’s 3 API呼び出し効果
以上がPythonでGPT3.5インターフェースを呼び出す方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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