AI时代？——Python与open AI之间的联系_openai python

前言

当今全球最火爆的当属于ChatGPT了，那么你知道它的母公司OpenAI吗？知道OpenAI的最主要语法是什么吗？没错！正是Python，今天就让我们来简单的聊一聊OpenAI以及他的最主要编程语言Python。

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OpenAI

OpenAI（Open Artificial Intelligence）是一个人工智能研究实验室和技术公司，致力于推动人工智能的发展和应用，以实现普惠人工智能的愿景。 以下是关于 OpenAI 的简要介绍：

1. 使命和愿景：OpenAI 的使命是确保人工智能的发展对全人类都有利。他们致力于构建和推动安全、透明和普惠的人工智能技术，以解决重要的现实问题，并确保人工智能的益处能够被广泛共享。
2. 研究和开发：OpenAI 在人工智能领域开展前沿研究，并开发各种人工智能技术和工具。他们的研究涵盖自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域，并通过发布论文、开源代码和提供工具等方式与学术界和开发者社区分享成果。
3. 语言模型：OpenAI 在语言模型领域取得了重要突破，开发了一系列强大的语言模型，如 GPT（Generative Pre-trained Transformer）系列。这些模型具有出色的文本生成和理解能力，可以应用于对话系统、文本摘要、翻译、代码自动生成等任务。
4. AI 对话系统：OpenAI 还开发了基于语言模型的 AI 对话系统，如 GPT-3。这些对话系统可以与用户进行自然语言交互，回答问题、提供建议、进行创造性的文本生成等。
5. 开放合作：OpenAI 倡导开放合作的方式，与学术界、产业界和社区合作，共同推进人工智能的发展。他们提供 API 和工具，使开发者能够访问和使用他们的人工智能技术。

总之，OpenAI 是一个致力于推动人工智能的研究和发展的组织。他们的目标是开发出安全、透明和普惠的人工智能技术，以造福整个人类社会。通过在研究、开发和合作方面的努力，OpenAI 在人工智能领域取得了重要成果，并为开发者和研究人员提供了强大的工具和资源。

OpenAI 平台上使用的主要编程语言是 Python。Python 是一种流行的高级编程语言，具有简洁易读的语法和广泛的应用领域。它在数据科学、机器学习、人工智能等领域中广泛使用，并且在 OpenAI 的平台中被广泛支持和采用。

通过 OpenAI 平台，您可以使用 Python 与 OpenAI 的语言模型进行交互。您可以使用 Python 编写脚本、调用 OpenAI API 来生成文本、进行自然语言处理任务等。

除了 Python，OpenAI 平台也支持其他编程语言的集成和调用。例如，您可以使用多种编程语言（如 JavaScript、Java、Go 等）编写应用程序，然后通过 API 请求与 OpenAI 的语言模型进行交互。

总结来说，虽然 OpenAI 平台主要使用 Python，但也提供了多种编程语言的支持，以便开发人员能够根据自己的偏好和需求进行开发和集成。但是很显然Python才是众望所归！

人生苦短，我用Python！这是人类发展的小步，却是AI发展的一大步！

接下来读者随我一起浅浅的进入OpenAI里面Python的世界吧！

接下来我们会用Python语言进行对API请求与 OpenAI 的语言模型进行交互

首先呢我们进入全球最大的大模型社区Hugging Face ，若有读者不知道具体网址的请点击这个链接colab.research.google.com/?utm_source… 然后在左上角文件处点击新建笔记本就会出现这个样式的图片

我们需要安装在OpenAI里面的transformer的一个库我们进行如下操作。输入这串神秘代码

!pip install transformers  

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你就会拥有达芬奇这个美妙模型。达芬奇模型（DaVinci Model）是由 OpenAI 开发的一种基于深度学习的语言模型。它是 OpenAI GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）系列中最强大和最大的模型之一。

达芬奇模型是在大规模的文本数据上进行训练的，它具有1.75万亿个参数。这使得它能够生成高质量的文本，并在多种语言和领域的任务上展现出令人印象深刻的语言理解和生成能力。

如果你出现如下图示的话，你已经正确安装了transformers

我们这个时候就可以与他进行对话，培训我们的模型，进行一个机器学习的过程。

from transformers import pipeline #pipeline 加载器模块  加载各种的NLP任务
# 定义了一个变量
classifier = pipeline('sentiment-analysis') #pipeline 情感分析功能 好与坏
result = classifier('I love you')
result

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这个时候他会告诉你

[{‘label’: ‘POSITIVE’, ‘score’: 0.9998656511306763}]

这是一句积极的话，分数有0.9998656511306763高 那么如果你输入其他的对话呢？

result = classifier('I hate you')
result

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[{‘label’: ‘NEGATIVE’, ‘score’: 0.9991129040718079}] 这很显然是一句消极的话。

那么我们可以用中文来提问吗？很显然这是一定的 我们只需要在原来的基础上引用清华大学研究团队有关中文的大模型就可以办到将

classifier = pipeline('sentiment-analysis')

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改为

classifier = pipeline('sentiment-analysis',
                  'uer/roberta-base-finetuned-dianping-chinese')

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我们就用华为的“遥遥领先”来举例

from transformers import pipeline #pipeline 加载器模块  加载各种的NLP任务
# 定义了一个变量
classifier = pipeline('sentiment-analysis',
                  'uer/roberta-base-finetuned-dianping-  chinese') #pipeline 情感分析功能 好与坏
result = classifier('遥遥领先')
result

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他最终会出现这个结果

[{‘label’: ‘positive (stars 4 and 5)’, ‘score’: 0.941333532333374}] 他甚至出现了stars评级，说明非常自豪，积极程度非常之高

学习了Python的基本语法 那么我们现在能不能运用达芬奇模型进行有助于人类的商业活动，生成一些原本冗杂的需要想象的文本操作呢？

• 卖什么货
• 卖多少钱
• 营销内容怎么写有搞头 正在用AIGC生成
• 如何让openai 帮你开店？ 大模型(openai 接口调用) +Prompt Engineer(编写prompt)

首先呢我们需要向上文一样安装一个openai的一个库

!pip install openai

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然后完成模型的输入

import  openai
# 算力 tokens
openai.api_key='sg-MS3ZApI0gcSruo37DTuCT3BlbkflJmRoGF5rV6rhFhj6mGmF' 
# 常量大写 openai的文本大模型 达芬奇模型 这里的key是我随机输入的读者可以去openai官网上申请哦
COMPLETION_MODEL ='text-davinci-003'

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此时尽可能对模型提出要求才能更好地让他理解你

prompt = """
Consideration product: 工厂现货PVC充气充气青蛙夜市地摊热卖充气玩具发光蛙儿儿童水上玩具
1. Compose human readable product title 
uesd on Amazon in english within 20 words
2. Write 5 selling points for the products in Amazon 
3. Evaluate a price range for this product in US.

Output the result in json format with three properties called title,
selling_points and price_range
"""

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封装openai 调用过程

def get_response(prompt):
# 完成 Completion
completions = openai.Completion.create(
engine = COMPLETION_MODEL,
prompt = prompt,
#最大tokens 限制 少花钱
max_tokens = 512,
n=1,#回复多少条
temperature=0.2 #自由度  0 - 2 之间
)
print(comletions)
message = completions.choice[0].text
return message

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最后输入

get_response(prompt)

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你就会有你想要的生成的结果出现，如果想要得知这个生成的结果，就自己去试一试吧！也许你就是未来的电商巨头！

以上就是今天的全部内容分享，觉得有用的话欢迎点赞收藏哦！

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