通过web页面调用openAI API – 云原生之路(调用openai key)
I. 甚么是OpenAI API和OpenAI Key
OpenAI API是OpenAI提供的一种代码，允许用户通过API访问OpenAI的人工智能功能。使用OpenAI API，开发者可以利用OpenAI的强大技术进行自然语言处理、深度学习和强化学习等领域的开发和创新。而OpenAI Key是用户获得的特殊代码，用于验证身份和访问OpenAI的服务和功能。通过OpenAI Key，开发者可以安全地使用OpenAI API，并管理其访问权限。
II. 准备工作
在开始调用OpenAI API之前，需要进行一些准备工作。
A. 安装openai库
为了使用OpenAI API，首先需要安装openai库。可使用命令”!pip install openai”来安装openai库。
B. 获得系统变量中的秘钥
在开始使用OpenAI API之前，需要获得系统环境变量中的OPENAI_API_KEY。可以通过导入openai库和os库，并使用os.getenv(“OPENAI_API_KEY”)的方式获得系统环境变量中的API Key。
III. 注册OpenAI账户并获得API Key
要开始使用OpenAI API，需要先注册OpenAI账户，并获得API Key。
A. 访问OpenAI官网进行注册并登录账户
首先，访问OpenAI的官方网站并进行注册。在注册完成后，登录OpenAI账户。
B. 在控制面板的API Keys选项卡下生成API Key
在登录后，进入控制面板，在API Keys选项卡下生成API Key。API Key是访问OpenAI API的关键，通过API Key，可以验证身份并取得访问权限。
IV. 调用OpenAI API
完成上述准备工作后，就能够开始调用OpenAI API来访问OpenAI的人工智能功能了。
A. 导入openai库和os库
在代码中，首先需要导入openai库和os库。
B. 使用openai.api_key变量存储API Key
为了方便后续调用，将获得到的API Key存储在openai.api_key变量中。
C. 调用OpenAI提供的人工智能功能
可使用openai库提供的函数来调用OpenAI的人工智能功能。例如，可使用自然语言处理模型进行文本处理，使用深度学习模型进行图象辨认，使用强化学习模型进行智能决策等。
V. 示例代码
下面是一个使用OpenAI API的示例代码：
<div>
<strong>import openai</strong>
<strong>import os</strong><strong>openai.api_key</strong> = os.getenv(“OPENAI_API_KEY”)
def call_openai_api():
<em><!– 调用OpenAI的人工智能功能 –></em>
api_response = openai.some_function()
return api_response
</div>
VI. 注意事项
在使用OpenAI API时，需要注意以下事项：
A. 注册OpenAI账号和获得API Key需要解决的问题
在注册OpenAI账号和获得API Key时，可能会遇到一些问题，例如网络限制和账号注册困难。需要解决这些问题，以确保成功注册OpenAI账号并获得API Key。
B. API访问可能会遭到限制
在2023年3月后，OpenAI可能会对API的访问进行限制，包括使用时间限制和频率限制。开发者需要注意这些限制，公道计划使用OpenAI API的时间和频率，以避免超越限制。
VII. 总结
通过注册OpenAI账户、获得API Key并调用OpenAI API，开发者可以利用OpenAI的人工智能功能进行开发和创新。OpenAI API和OpenAI Key是开发者通过API访问OpenAI人工智能功能的关键。通过调用OpenAI提供的人工智能功能，如自然语言处理、深度学习和强化学习，开发者可以在各个领域进行创新利用。
调用openai key的进一步展开说明
ChatGPT在国内大火，但由于openAI的地域限制，中国用户没法使用。但是，一些人利用国外机器资源和手机号成功注册了openAI账号，并通过调用其API实现了Text completion功能的测试。这篇博客将介绍注册和调用openAI的进程，并展现了将其封装成web利用的方法。
一、注册及调用
注册openAI账号和获得API key的进程在这篇文章中有详细说明。成功获得API key后，在Python中编写测试代码，以下所示：
“`python
import openai
openai.api_key = “your api key”
def generate_response(prompt):
model_engine = “text-davinci-003″
prompt = (f”{prompt}”)
completions = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
message = completions.choices[0].text
return message.strip()
prompt = input(“Enter your question: “)
response = generate_response(prompt)
print(response)
“`
注意，需要安装openai模块及其依赖项（如pandas）。
履行测试代码后，便可得到文本补全的结果。
二、Web封装调用
本文将展现怎么将openAI的API调用封装成一个具有搜索框功能的Web利用。
首先，创建以下文件和文件夹结构：
“`
├── demaon.sh
├── main.py
└── templates
├── index.html
└── result.html
“`
然后，使用Flask框架创建主程序main.py，并添加路由和模板文件的渲染逻辑，代码以下：
“`python
from flask import Flask, jsonify, render_template, render_template_string, request
import requests
import json
import openai
openai.api_key = “your api key”
app = Flask(__name__, template_folder=’./templates’)
@app.route(‘/’)
def index():
return render_template(“index.html”)
@app.route(‘/chatgpt’, methods=[‘POST’])
def chatgpt():
q = request.form[‘question’]
print(str(q))
response = generate_response(str(q))
return render_template(“result.html”, question=q, result=response)
def generate_response(prompt):
model_engine = “text-davinci-003”
completions = openai.Completion.create(
engine=model_engine,
prompt=prompt,
max_tokens=1024,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
message = completions.choices[0].text
return message.strip()
if __name__ == ‘__main__’:
app.run(“0.0.0.0”, port=80)
“`
在index.html模板文件中，我们添加了一个搜索框和提交按钮，将用户输入的问题传递给后端处理。result.html模板文件用于展现查询结果，并提供继续查询的功能。
最后，添加一个守护进程，以确保程序在乎外情况下不会停止运行。守护进程的代码以下：
“`bash
#!/usr/bin/env bash
while true;
do
process_number=`pgrep python|wc -l`
if [ $process_number -lt 1 ];then
echo “process java is not running”
cd /mnt/chat
python main.py >>out.log &
sleep 10
fi
echo check
sleep 10
done
“`
我们履行上述代码后可以发现，当使用中文和英文发问相同的问题时，结果是区别的。这多是由于openAI对中文的分词理解不够好。一样的问题，当用英文查询时，得到的结果也有所区别。
三、总结
本文仅使用了openAI的一个小型模型进行了测试。官方提供了多个模型和算法，可用于区别的利用场景。想要了解更多细节和进行测试，请参考openAI官方文档。
最后值得注意的是，当前ask.361way.com已停止运营，但您可使用https://chatgpt.sbaliyun.com/站点继续测试。不管在哪里进行测试，都是通过openAI的API进行的。
调用openai key的常见问答Q&A
问题1：甚么是OpenAI API Key？
答案：OpenAI API Key是OpenAI为用户提供的一种特殊代码，通过这个Key可让用户通过API访问OpenAI提供的人工智能功能和服务，包括自然语言处理（NLP）、深度学习、强化学习等。
- OpenAI API Key就像一把钥匙，它使用户能够通过编程方式访问OpenAI的人工智能功能。
- 用户可使用OpenAI API Key调用OpenAI提供的各种API，以实现自己的利用或解决特定问题。
问题2：如何获得OpenAI API Key？
答案：要获得OpenAI API Key，可以依照以下步骤进行：
- 注册OpenAI账户并登录。
- 在OpenAI控制面板中的API keys选项卡下，生成一个API Key。
获得API Key后，用户就能够使用这个Key来调用OpenAI提供的API，实现自己的利用或解决问题。
问题3：怎样调用OpenAI API？
答案：要调用OpenAI API，可以依照以下步骤进行：
- 安装openai库，在命令行中履行命令”!pip install openai”。
- 导入openai库，并获得系统变量中的API Key。
- 使用API Key调用OpenAI API的各种功能和服务。
通过这些步骤，用户就能够使用Python编程语言调用OpenAI API，实现各种人工智能功能和利用。
问题4：如何通过Python调用OpenAI API？
答案：要通过Python调用OpenAI API，可以依照以下步骤进行：
- 安装openai库，在命令行中履行命令”!pip install openai”。
- 导入openai库，并获得系统变量中的API Key。
- 使用openai库提供的函数和方法，调用OpenAI API的各种功能和服务。
通过这些步骤，用户就能够使用Python编程语言调用OpenAI API，实现各种人工智能功能和利用。
问题5：如何流式访问OpenAI的ChatGPT模型？
答案：要通过流式访问OpenAI的ChatGPT模型，可以依照以下步骤进行：
- 安装openai库，在命令行中履行命令”!pip install openai”。
- 导入openai库，并获得系统变量中的API Key。
- 使用openai.ChatCompletion.create_stream()函数创建一个流式访问对象。
- 使用openai.ChatCompletion.stream.append()方法将输入文本添加到流式对象中。
- 使用openai.ChatCompletion.stream.poll()方法获得模型的响应。
通过这些步骤，用户就能够通过Python编程语言在流式模式下访问OpenAI的ChatGPT模型，并获得实时的响应结果。
