TURING.DT

2、创建API key（注意：复制保存好API key，因为出于安全原因，你将无法通过 API keys 管理界面再次查看它）问题出在 httpx 更新到 0.28 版本以上，他们移除了已弃用的关键字 proxies。创建虚拟环境后，你需要激活它才能在该环境中安装包或运行代码。你可以通过搜索“cmd”或“Anaconda Prompt”来打开命令行界面。现在你可以在该环境中安装任何需要的包了。4、通过Anaconda Prompt安装openai包。5、测试（简单调用api）c）在虚拟环境中安装包。

想要全面且准确的测出一个大模型的能力且让所有人认可、达成共识，这件事本身具有非常大的难度，如今大模型的发展不同以往，传统的NLP榜单，不论是测评的能力项还是具体测评case都难以满足，为此必定要构建新的测评集，这个难度正如前面所说很大，还有一条路就是不构建测试集而是公测，让所有人来随机测，各种提问，但是这种方式对于开发者来说迭代周期长，且各个模型之间也难以量化对比。每一个测评集都不一样，进而导致了结论的不一样，也无法达成共识，目前唯一的共识可能就是chatgpt和gpt4比较强，其他的各说其词。

打开v2-1_768-ema-pruned.ckpt · stabilityai/stable-diffusion-2-1 at main（https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/blob/main/v2-1_768-ema-pruned.ckpt），下载训练模型(大小4.9G)。在左上角的文本框prompt输入提示词，点击Generate，等待数秒钟（我的电脑大概等待15s左右），就会生成一张图。

官方地址：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/注意低版本的Pytorch是否向上支持更高版本的CUDA。使用nvidia-smi命令显示的cuda版本信息。高版本的Pytorch一般能兼容低版本CUDA。