Python使用者必看！简明指南教你使用OpenAI API(怎样使用openai的API)

ChatGPT账号购买平台发布时间：2024-03-20 浏览量：3

I. 注册和获得API密钥

A. 注册OpenAI帐户

要开始使用OpenAI的API，首先需要在OpenAI官方网站上注册一个帐户。访问OpenAI官方网站（https://www.openai.com）并点击注册按钮。在注册页面上提供所需的信息并设置好帐户。完成注册后，您将具有一个OpenAI帐户。

B. 获得API密钥

在注册OpenAI帐户后，您需要获得API密钥以便使用OpenAI的API。登录到您的OpenAI帐户并访问OpenAI控制台（https://platform.openai.com/console）。在控制台中，您可以创建一个新项目并生成一个API密钥。API密钥将用于您的API调用。

II. 配置环境并调用API

A. 安装Python包

在开始调用OpenAI API之前，需要安装相应的Python包。打开终端或命令提示符，并使用pip命令安装openai包：pip install openai。安装完成后，您可以导入openai库以在Python代码中使用它。

B. 配置API密钥

要配置API密钥，您可以将其设置为环境变量。将API密钥复制到剪贴板，然后在您的终端或命令提示符窗口中运行以下命令（使用您自己的API密钥）：export OPENAI_API_KEY=your-api-key。确珍重启电脑以使环境变量生效。

C. 调用API

现在，您可以开始调用OpenAI API履行各种自然语言处理任务。以下是一个基本的API调用函数示例：

import openai

def call_openai_api(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci-codex",  # 替换为您想要使用的引擎（例如：davinci、curie等）
        prompt=prompt,
        max_tokens=100,
        n=1,
        stop=None,
        temperature=0.8,
    )

    return response.choices[0].text.strip()

在这个示例中，我们使用了OpenAI的davinci-codex引擎，以给定的提示调用API。您可以根据区别的任务和需要调剂要求参数（例如，引擎、令牌数量、温度等）。调用API后，您可以处理API响应来获得生成的文本或履行其他操作。

III. 使用OpenAI API进行自然语言处理任务

A. 内容生成

OpenAI API可以用于生成对话和生成文本。

1. 使用ChatGPT生成对话

ChatGPT是一种用于生成逼真对话的模型。您可使用OpenAI API调用ChatGPT生成对话。下面是一个示例：

prompt = "User: Hello, how are you today?
AI:"  # 用户问题
response = call_openai_api(prompt)
print(response)

2. 使用GPT⑶生成文本

如果您需要生成文本而不是对话，您可使用GPT⑶模型。以下是一个示例：

prompt = "Once upon a time"  # 初始文本
response = call_openai_api(prompt)
print(response)

IV. 使用OpenAI API的其他功能和利用

A. 代码生成

OpenAI的Codex模型可以将自然语言转换为代码，并生成Python代码片断。以下是一个示例：

prompt = "Sum the elements in a list using Python."  # Python代码问题
response = call_openai_api(prompt)
print(response)

B. 图象处理

OpenAI的DALL·E和CLIP模型可以用于生成图象和进行图象分类和检索。以下是一个示例：

# 使用DALL·E生成图象
prompt = "Generate an image of a cat playing the piano."
response = call_openai_api(prompt)
print(response)

# 使用CLIP进行图象分类和检索
prompt = "Find similar images to 'green apple'."
response = call_openai_api(prompt)
print(response)

V. 优化和最好实践

A. 控制API调用功能和费用

在调用API时，可以通过设置要求参数和理解API使用费用计算来控制API调用的功能和费用。

B. 微调自定义模型

如果需要，您可以准备自定义训练数据并使用OpenAI微调API对模型进行微调，以适应特定的任务和需求。

C. 处理API毛病和限制

在使用API时，可能会遇到要求超过限制或API要求返回毛病的情况。为了处理这些情况，您可以了解常见的毛病和限制，并编写适当的毛病处理逻辑。

怎样使用openai的API的进一步展开说明

# 立即学习怎样使用 OpenAI API！

## 数据科学的相关内容

在本指南中，我们将学习怎样使用 Python 与 OpenAI API 交互。但首先，如果你对数据科学感兴趣，可以浏览以下这些文章，了解更多数据科学的相关内容：

– 数据科学家定阅 ChatGPT 三周体验：每天节省 3 小时工作时间！
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– 14 场 Kaggle 比赛，开启你的数据科学之旅
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## 使用 OpenAI API

首先，我们需要登录 OpenAI 的账户并生成我们的 API 密钥。我们可以在 OpenAI 的网站上生成自己的 API 密钥，并将其存储为一个环境变量，以便在后续的操作中使用。

接下来，我们需要安装官方提供的 Python 库，可以通过以下命令来安装：

“`python
pip install openai
“`

在本指南中，我们将学习怎样使用 OpenAI API 进行文本补全、代码补全和图象生成。

## 1. 文本补全

文本补全可以用于分类、文本生成、对话、转换、摘要等利用场景。要使用文本补全功能，我们需要提供一个上下文或模式给模型，模型会根据提供的上下文生成与之相匹配的文本。

下面是使用 OpenAI API 进行文本补全的示例代码：

“`python
import os
import openai

openai.api_key = os.getenv(“OPENAI_API_KEY”)
prompt = “””Decide whether a Tweet’s sentiment is positive, neutral, or negative.
Tweet: I didn’t like the new Batman movie!
Sentiment: “””

response = openai.Completion.create(
model=”text-davinci-003″,
prompt=prompt,
max_tokens=100,
temperature=0
)

print(response)
“`

在上面的示例中，我们使用了 GPT⑶ 模型进行文本补全，该模型是专门为与文本完成端点配合使用的。

根据输出结果，推文的情绪被归类为负面。

## 2. 代码补全

代码补全和文本补全的原理类似，但这里我们使用的是 Codex 模型，该模型经过自然语言和数十亿行代码的训练。使用 Codex，我们可以将注释转换为代码，重写代码以提高效力等。

下面是使用 Codex 模型生成 Python 代码的示例：

“`python
import os
import openai

openai.api_key = os.getenv(“OPENAI_API_KEY”)

response = openai.Completion.create(
model=”code-davinci-002″,
prompt=””””

Create an array of weather temperatures for Los Angeles

””””,
temperature=0,
max_tokens=256,
top_p=1,
frequency_penalty=0,
presence_penalty=0
)

print(response)
“`

运行结果中，我们得到了生成的 Python 代码，自动生成一个洛杉矶天气温度阵列。

## 3. 图象生成

我们还可使用 DALL-E 模型生成图象。为了生成图象，我们需要在模型中提供一个文本提示。

下面是使用 OpenAI API 生成图象的示例：

“`python
import openai

response = openai.Image.create(
prompt=”A fluffy white cat with blue eyes sitting in a basket of flowers, looking up adorably at the camera”,
n=1,
size=”1024×1024″
)

image_url = response[‘data’][0][‘url’]
print(image_url)
“`

运行结果中，我们得到了一个链接，点击该链接可以查看生成的图象。

生成图象以后，我们还可使用图象编辑和图象变体端点对生成的图象进行编辑和修改。

这就是使用 OpenAI API 进行文本补全、代码补全和图象生成的扼要介绍。

最后，如果你想了解更多关于 OpenAI API 可以做的事情，请查看 OpenAI 的文档（https://beta.openai.com/docs/introduction）。

感谢浏览，祝你学习愉快！

怎样使用openai的API的常见问答Q&A

问题1：怎样使用OpenAI提供的API？

答案：在使用OpenAI提供的API之前，需要完成以下步骤：

注册OpenAI账户：访问OpenAI官方网站并注册一个账户，提供所需信息并设置好账户。
获得API密钥：登录OpenAI账户后，访问OpenAI控制台，在控制台中创建一个新的项目并生成一个API密钥，这个密钥将用于API调用。
安装Python并准备开发环境：确保已在计算机上安装了Python，并配置好开发环境。
调用API：使用获得到的API密钥，在开发环境中编写代码调用OpenAI提供的API进行开发。

示例：

使用Python编程语言来调用OpenAI API密钥：

import openai

api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换为从OpenAI控制台获得的API密钥
openai.api_key = api_key

# 调用OpenAI API进行操作
...

授权成功后，您就能够使用OpenAI提供的强大模型进行各种任务了。

问题2：怎样在Jupyter本地环境下调用OpenAI API？

答案：要在Jupyter本地环境下调用OpenAI API，需要完成以下步骤：

配置环境变量：在命令行或终端中设置环境变量，将API密钥添加到环境变量中。
重启电脑：配置完环境变量后，需要重启电脑使环境变量生效。
启动Jupyter：重启电脑后，启动Jupyter Notebook或Jupyter Lab。
调用OpenAI API：在Jupyter环境下编写代码，调用OpenAI提供的API进行开发。

示例：

import openai

api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换为从OpenAI控制台获得的API密钥
openai.api_key = api_key

# 调用OpenAI API进行操作
...

注意：对国内用户，由于没法直接访问OpenAI，需要在Jupyter环境中配置代理环境以解决访问限制的问题。

问题3：OpenAI API可以用于哪些任务？

答案：OpenAI API几近可以利用于任何触及理解或生成自然语言、代码或图象的任务。以下是其中一些任务的示例：

内容生成：生成文章、对话、作文等内容。
归纳（Summarization）：对大段文字进行总结。
分级、分类和情绪分析：将文本进行分类或分级，并分析情绪。
数据提取：从文本中提取特定的信息。
翻译：将文本从一种语言翻译为另外一种语言。

示例：

# 调用OpenAI API进行内容生成
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",  # 指定使用的模型
  prompt="请帮我生成一篇关于机器学习的文章。",  # 输入的提示信息
  max_tokens=200  # 生成的最大长度
)
generated_text = response.choices[0].text  # 获得生成的文本

# 调用OpenAI API进行翻译
response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-003",  # 指定使用的模型
  prompt="Translate the following text to French: 'Hello, how are you?'",  # 输入的提示信息
  max_tokens=200  # 生成的最大长度
)
translated_text = response.choices[0].text  # 获得翻译后的文本

问题4：怎样使用OpenAI ChatGPT API 创建第一个程序？

答案：下面是使用OpenAI ChatGPT API 创建第一个程序的步骤：

安装Python并准备开发环境：确保已在计算机上安装了Python，并配置好开发环境。
导入OpenAI库：在Python代码中导入OpenAI库。
设置API密钥：将从OpenAI控制台获得的API密钥设置为变量。
调用ChatGPT API进行对话：使用API密钥调用ChatGPT API进行对话。

示例：

import openai

api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换为从OpenAI控制台获得的API密钥
openai.api_key = api_key

# 调用ChatGPT API进行对话
response = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt⑶.5-turbo",  # 指定使用的模型
  messages=[
        {"role": "system", "content": "你好"},
        {"role": "user", "content": "你好，请问你是谁？"},
        {"role": "assistant", "content": "我是ChatGPT助手，我可以回答你的问题。请问你有甚么问题？"}
  ]
)
reply = response.choices[0].message  # 获得助手的回复

您可以根据需求来扩大对话，并获得助手的回答。