如何在Google Colab上運行Openai＆＃039; o3-Mini？

>解鎖Openai的O3-Mini的力量：一種用於增強編碼，數學解決問題和邏輯推理的革命性模型。 本指南演示瞭如何將O3-Mini無縫集成到您的Google Colab項目中，提高準確性和效率。

>

為什麼選擇o3-mini？

O3-Mini在編碼，複雜的計算和高級邏輯方面表現出色，這對於開發人員，數據科學家和技術愛好者來說是無價的。 它出色的解決問題的能力可顯著改善項目成果。 目錄的

表

>在Google Colab上運行O3-Mini

• 安裝必要的庫
  • 導入所需的模塊
  • 模型初始化
  • 生成響應
  高級O3-Mini技術
• 調整推理強度
  • >批次查詢處理
  • >處理廣泛的文本輸入
  關鍵注意事項
• 結論
• 在Google COLAB上運行O3-Mini

遵循以下步驟在您的Google CoLab環境中運行O3-Mini：> >步驟1：安裝langchain_openai library

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使用PIP安裝必要的庫：

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步驟2：導入chatopenai模塊

>

!pip install langchain_openai

導入

類：

步驟3：初始化O3-Mini模型ChatOpenAI

from langchain_openai import ChatOpenAI

>初始化模型，用實際的API鍵代替

： >

步驟4：生成響應

'your_openai_api_key'>

>使用模型生成響應。 例如，解決數學問題：

llm = ChatOpenAI(model="o3-mini", openai_api_key='your_openai_api_key')

>預期輸出（說明性）：

query = """In a 3 × 3 grid, each cell is empty or contains a penguin. Two penguins are angry at each other if they occupy diagonally adjacent cells. Compute the number of ways to fill the grid so that none of the penguins are angry."""

for token in llm.stream(query, reasoning_effort="high"):
    print(token.content, end="")

>注意：“高”推理工作設置增加了處理時間。

高級O3-Mini技術

>

調整推理強度：使用來控制推理的深度：“低”，“媒介”或“高”。

批次查詢處理：同時處理多個查詢：

>處理大型文本輸入：reasoning_effort直接處理大型文本輸入：

response = llm("Explain quantum entanglement simply.", reasoning_effort="medium")
print(response)

關鍵注意事項

for token in llm.stream(
   ["What is the capital of France?", "Explain relativity.", "How does photosynthesis work?"],
   reasoning_effort="low",
):
    print(token.content, end="")

api密鑰安全：保護您的OpenAI API密鑰。

large_text = """[Insert your large text here]"""
response = llm(large_text, reasoning_effort="high")
print(response)

資源管理：

請注意API使用限制和成本。 >

模型更新：

請訪問Openai的模型更新。
結論

• > OpenAI的O3-Mini具有先進的推理能力。 本指南為其實施和使用提供了實用的介紹。 探索其有效解決複雜問題的潛力。 通過單擊此處了解更多信息：[鏈接到更多資源/入門指南]。

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