PythonでGPT3.5インターフェースを呼び出す方法

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。