Python中GPT（超级简单）接口详细讲解（含代码）

已于 2023-06-04 19:12:04 修改
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分类专栏： python&&c++高级知识（内附好多游戏~） 文章标签： python 开发语言 GPT Chat GPT 人工智能
于 2023-05-31 19:34:01 首次发布
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本文介绍了GPT模型的基本概念，包括如何使用预训练模型和训练自己的模型。提供了Python调用GPT-3 API的简单代码示例，并阐述了GPT在文本生成、问答系统、聊天机器人等领域的应用。最后，讨论了GPT模型的优缺点，如预训练、上下文理解等优点以及训练时间和数据量需求等挑战。

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名字：阿玥的小东东

学习语言：python、C/C++

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目录

GPT的简单介绍

GPT简单接口代码示例

python中如何调用GPT

 chat GPT的用处

写在最后

GPT的简单介绍

哦吼~

GPT是一种机器学习模型，需要在适当的硬件和软件环境中才能运行。您可以利用已经存在的GPT模型进行文本生成，也可以自己训练一个GPT模型以生成特定类型的文本。以下是一些有关如何启动GPT的资源和步骤：

1. 使用预训练模型：最常见的方法是使用已经预训练好的GPT模型。预训练模型可以通过云计算服务供应商（如AWS，Microsoft Azure或Google Cloud）的机器学习API调用来使

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AI原生应用中的GPT集成：最佳实践与避坑指南
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
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在当今数字化时代，AI原生应用如雨后春笋般涌现。GPT作为强大的自然语言处理模型，其集成能够显著提升应用的智能交互能力。本文的目的就是为开发者提供全面的指导，涵盖从基础概念到实际操作的各个方面，范围包括GPT集成的原理、步骤、实战案例以及可能遇到的问题和解决方法。本文首先介绍核心概念，让大家对GPT集成有初步的认识；接着讲解核心算法原理和具体操作步骤；然后通过数学模型和公式进一步深入分析；再结合项目实战，展示实际代码案例；之后探讨实际应用场景；提供工具和资源推荐；分析未来发展趋势与挑战；
8. Spring Ai之入门到精通（超级详细）
gorgor在码农
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Spring AI 1.0.0 M1里程碑版本发布，标志着 Java 终于踏进Ai的时代半只脚。
GPT 4o访问入口及使用指南
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最新的GPT服务支持自定义模型训练，你可以根据自己的数据和需求训练专属模型。详细的训练步骤可以参考API文档中的说明。2024年最新的GPT访问入口和使用方法为广大用户和开发者提供了更加便捷和强大的工具。通过本文的介绍，相信你已经掌握了基本的访问和使用技巧。希望GPT能够在你的工作和生活中发挥更大的作用，助力你实现更多的创意和想法。如有任何疑问或需要进一步的帮助，欢迎访问OpenAI官网或加入开发者社区与大家交流。
利用Python实现GPT自由
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输入应该是一个字符串，它将被转换为模型可以使用的数字编码。首先，将输入字符串标记化为token，并将其编码为数字ID。在Python环境中安装必要的依赖库，包括PyTorch、Transformers和NLTK。ChatGPT是一个基于GPT的自然语言生成模型，可以用于生成对话。这是一个简单的示例，说明如何使用Python调用ChatGPT模型。在这个例子中，模型将为输入字符串生成长度为1000的回复。参数告诉模型在生成回复时使用的填充标记。是一个字符串，它包含模型生成的回复。
【GPT调用】本地使用python调用GPT接口
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使用Python调用GPT接口
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薰珞婷紫小亭子的博客
11-25 3915
随着各种LLMs (Large Language Models）的出现，如何调用各种LLMs的api成为了经常会遇见的问题。⚠️： 只能在本地运行，不可以在服务器上运行，并且，🪜要打开。下面仅以生成给定sentence的复述句为例，说明如何应用。data: 存放在.txt文件中，按行存放，每一行是一个句子。
python调用GPT全记录
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07-24 1152
python调用GPT全记录
Python 接入gpt
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【代码】Python 接入gpt
GPT - 4：AIGC 领域的未来之星
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在“人人都是创作者”的时代，AIGC（AI生成内容）正在重塑写作、设计、编程等多个领域。而GPT-4作为OpenAI推出的第四代生成式预训练变换器模型，凭借其强大的多模态理解与生成能力，被视为AIGC领域的“超级引擎”。本文将聚焦GPT-4的技术突破、核心能力及实际应用，帮助读者全面理解其价值。本文将按“故事引入→核心概念→技术原理→实战案例→应用场景→未来展望”的逻辑展开，确保从感性认知到理性分析层层递进。：AI自动生成文本、图像、视频等内容的技术，类似“AI小作家/小画家”。大语言模型（LLM）
深入探究 Python 领域 vllm 的核心功能_副本
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随着 ChatGPT 掀起的“全民大模型”热潮，从企业级对话系统到个人 AI 助手，大模型推理的需求呈指数级增长。但传统推理框架（如 Hugging Face Transformers）在面对“多用户并发请求”“超长文本生成”时，常出现“GPU 忙闲不均”“内存碎片严重”“延迟忽高忽低”等问题。本文聚焦 vLLM 这一专为大模型优化的高性能推理框架，覆盖其核心功能的原理、实现和实战应用，帮助开发者快速掌握“让大模型跑更快”的关键技术。
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注：得先注册海外的谷歌账号，这些万能的淘宝都能买得到。并且 VPN要开美国服。其他国家的没试，可以尝试下。接着点右上方的Personal可以选择View API Keys，查看Key。记得要在创建的时候就要将Key保存下来，否则后期是无法查看Key的。五、后面再出份JS版本的调用API例子。四、完整的某pt调用例子Python版。右上角就可以看到调用 的API源码。网页在线体验地址：上谷歌搜索即可。一、Python环境部署。二、Thonny的安装。三、某PT的Key申请。可切换不同的开发语言。
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大规模预训练：GPT利用大量的文本数据进行预训练，这使得它能够掌握丰富的语言知识。上下文理解：GPT能够根据上下文生成合理的文本，而不仅仅是简单的词汇匹配。多任务适应性：通过微调，GPT可以轻松地应用于多种任务，如文本生成、问答系统等。这些特点使得GPT成为了一个非常强大且灵活的语言模型，为开发者提供了无限的可能性。
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