export openai api key xxyyzz的进一步展开说明

OpenAI API：使用Python实现的自然语言处理能力

导语：
你会不会厌倦了编写代码却没法取得想要的结果？你会不会正在寻觅一种方法来提升代码的自然语言处理能力？那末，OpenAI API是你理想的选择！在本文中，我们将讨论怎样使用Python中的OpenAI API来增强代码的语言理解能力。

甚么是OpenAI？

OpenAI是一个由营利性公司OpenAI LP和其母公司非营利性组织OpenAI Inc.组成的人工智能研究实验室。

该组织成立于2015年，由一群科技行业领袖共同创建，包括埃隆·马斯克、萨姆·奥尔特曼、格雷格·布罗克曼和伊利亚·苏茨克弗。OpenAI的目标是推动人工智能的发展，以造福全部人类。

OpenAI的研究重点是开发和改进自然语言处理、机器人技术和机器学习等技术。该组织的使命是创建安全、有益的人工智能系统，帮助解决世界上一些最紧急的问题。

他们在人工智能领域做出了重大贡献。他们最著名的项目之一是GPT⑶，这是一个能够生成类似人类文本的语言模型，还有DALL-E，一个能够根据文本描写生成原创图片的人工智能系统。

让我们现在探讨一下OpenAI API是甚么，以便更好地理解它的功能。

甚么是OpenAI API？

OpenAI API是一个强大的工具，为你的代码提供自然语言处理(NLP)能力。它是一个基于云的服务，可以访问最早进的语言模型，能够分析和理解文本数据。

OpenAI API提供了各种语言模型，每一个模型都有其自己的优势和劣势。

接下来让我们看看OpenAI API到底能做些甚么。

OpenAI API能做些甚么？

一些OpenAI的API可以实现的奇异功能：

使用GPT进行文本生成

GPT⑷（生成预训练的转换器4）是OpenAI开发的最强大的语言模型之一。它是一个深度学习模型，利用无监督学习生成类似人类的文本。

该模型以10万亿参数进行训练，是目前最大的语言模型，能够完成诸如以下复杂任务：

文本补全：OpenAI API可以为给定的提示生成文本补全。这对各种利用程序，从聊天机器人到文本编辑器，都非常有用。

文本分类：OpenAI API可以将文本分类为情感、主题和意图等种别。这在垃圾邮件过滤、内容审核和客户支持等利用中非常有用。

语言翻译：OpenAI API可以将文本从一种语言翻译成另外一种语言。这在国际交换、文档翻译和语言学习等利用中非常有用。

问答系统：OpenAI API可以根据给定上下文回答问题。这在虚拟助手、客户支持和教育资源等利用中非常有用。

文本摘要：OpenAI API可以将长篇的文本摘要成短篇摘要。这对新闻文章、研究论文和法律文件等利用非常有用。

语言生成：OpenAI API可以根据给定的提示生成联贯的段落文本。这对创意写作、聊天机器人和虚拟助手等利用非常有用。

使用DALL-E进行图象生成

OpenAI API还可以根据你提供的描写生成图象。这是通过DALL-E模型实现的，它是一个可以根据文本描写生成高质量图象的神经网络模型。

DALL-E是OpenAI开发的一种语言模型，它通过文本描写生成图象。它的命名灵感来自艺术家萨尔瓦多·达利和皮克斯电影《机器人瓦力》中的角色。

DALL-E可以根据文本描写生成各种图象，包括物体、场景和生物，使其成为创意利用的强有力工具。

使用CLIP理解图象

CLIP（对照语言-图象预训练）是OpenAI开发的一种语言模型，它可以理解文本和视觉信息。

它在大量图象和相应描写的数据集上进行训练，从而能够根据文本描写辨认图象中的对象、场景和概念。

这使得CLIP成为图象分类、物体检测、形状检测和其他计算机视觉任务的有价值工具。

使用Whisper进行语音转文本

OpenAI API不但局限于处理文本的自然语言处理。它还提供了一种独特的语音辨认工具，名为Whisper。

Whisper是一种以端到端深度学习为基础的语音辨认系统，可以将音频文件转录为文本。

使用Codex进行编程

Codex是OpenAI专门为编程任务开发的一种语言模型。它可以理解代码的自然语言描写，并生成相应的代码片断。

Codex已在大量的代码数据集上进行了训练，并可以为多种编程语言生成代码，包括Python、JavaScript、Ruby和Go等。

既然你已了解了OpenAI的模型和API，接下来让我们看看怎样在Python中使用它。

在Python中设置OpenAI API

在你的Python项目中使用OpenAI API之前，你需要设置OpenAI账户，安装OpenAI Python包，并进行API密钥认证。

注册OpenAI账户

要注册OpenAI账户，访问OpenAI网站，然后点击“Sign up”按钮。然后，你会被要求输入你的电子邮件地址和创建密码。

输入完信息后，点击“Create Account”按钮。

创建API密钥

创建OpenAI账户后，你需要生成一个API密钥。要创建API密钥，转到OpenAI网站上的“API”选项卡，然后点击“Create API Key”按钮。

然后，你将被要求为API密钥命名，并选择其所需的权限。创建完API密钥后，将其复制到剪贴板。

安装OpenAI Python包

要安装OpenAI Python包，你可使用pip，它是Python的软件包管理器。打开命令提示符或终端窗口，并运行以下命令：

pip install openai

这将在你的系统中安装OpenAI Python包及其所有依赖项。

认证API密钥

要对OpenAI API密钥进行认证，你需要将其设置为OpenAI Python包的默许API密钥。

你可以在Python脚本中运行以下命令来完成这个进程：

import openai
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

将“YOUR_API_KEY”替换为你在第2步中复制到剪贴板的API密钥。

设置OpenAI API密钥

为了保证密钥的安全，你应当避免将其硬编码到代码中。而是斟酌以下两种方法之一：

将OpenAI API密钥存储为环境变量；
使用openai_secret_manager库来安全管理API密钥。
使用环境变量

要使用环境变量设置你的API密钥，请依照以下步骤进行操作：

打开终端或命令提示符窗口。
输入以下命令：export OPENAI_API_KEY=
将替换为你的实际API密钥，并履行该命令。

你的API密钥现在已存储为系统上的环境变量。

很简单吧？现在我们来验证一下我们的API密钥会不会已正确设置。

要在你的代码中访问你的API密钥，你可使用以下代码：

import os
api_key = os.environ[“OPENAI_API_KEY”]

该代码从OPENAI_API_KEY环境变量中检索值，并将其存储在名为api_key的变量中。现在，你可使用api_key变量来对OpenAI API要求进行身份验证。

使用OpenAI Secret Manager

openai_secret_manager库提供了一种安全的方式来管理你的API密钥。

要使用该库，请依照以下步骤操作：

通过运行以下命令在终端或命令提示符中安装openai_secret_manager库：pip install openai_secret_manager
使用以下代码在你的代码中导入openai_secret_manager库：from openai_secret_manager import get_secret
使用openai_secret_manager库提供的get_secret()函数来检索你的API密钥。

你可以通过将以下代码添加到你的项目中来完成这一步骤：

import openai_secret_manager
assert “openai” in openai_secret_manager.get_services()
secrets = openai_secret_manager.get_secret(“openai”)
openai.api_key = secrets[“api_key”]

完成这些步骤后，你就能够开始在你的Python项目中使用OpenAI API了。

现在让我们学习如何向API发送要求并处理接收到的响应。

在Python中向OpenAI API发送要求

要使用Python向OpenAI API发送要求，你需要创建一个要求对象并设置适当的参数。

openai包提供了一个方便的Completion.create()方法用于创建要求对象。

示例：

import openai

openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

prompt = “Hello, my name is”
response = openai.Completion.create(
engine=”davinci”,
prompt=prompt,
max_tokens=5,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)

OpenAI Completion Create参数

engine参数指定用于完成的语言模型。

prompt参数指定要完成的提示。

max_tokens参数指定完成中的最大标记数。

n参数指定要生成的完成数量。

stop参数指定完成的停止序列。

temperature参数控制生成的完成的多样性。

在Python中处理OpenAI API响应

当你向OpenAI API发送要求时，你将收到一个响应对象。

响应对象包括生成的完成和其他元数据。

下面是访问生成的完成的方法：

completion_text = response.choices[0].text

在此示例中，我们通过获得响应对象的choices列表中第一个元素的text属性来访问生成的完成。

如果你指定了多个完成，可以通过迭代choices列表来访问其他完成。

响应对象还包括其他元数据，如生成完成所用的时间、要求的ID和语言模型的ID。你可使用响应对象的适当属性访问这些元数据。

使用Python中的ChatGPT API

现在你已了解了怎么发送和处理OpenAI API响应的正确方法，你可以开始在Python代码中使用ChatGPT API。

通过API的基本工作流以下：

创建一个OpenAI API客户端对象
调用openai.Completion.create()方法生成自然语言响应
处理响应

下面是一个示例代码片断，演示了这个工作流程：

import openai

openai.api_key = “your-api-key” # 或使用我们之前定义的方法

def generate_response(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine=”text-davinci-002″,
prompt=prompt,
max_tokens=60,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
return response.choices[0].text.strip()

prompt = “What is the capital of India?”
response = generate_response(prompt)
print(response)

使用Codex将自然语言转换为代码

有两种方法可使用OpenAI Python库来使用Codex：

使用engine设置为davinci-codex的OpenAI Completion函数
使用OpenAI Code函数

让我们来了解一下这两种方法。

使用engine设置为davinci-codex的示例：

import openai
import json

# 使用API密钥进行身份认证
openai.api_key = “YOUR_API_KEY”

# 设置引擎为davinci-codex
engine = “davinci-codex”

# 定义自然语言提示
prompt = (
“Write a Python function to calculate the factorial of a number.”
)

# 设置完成的参数
parameters = {
“prompt”: prompt,
“max_tokens”: 100,
“n”: 1,
“stop”: ”

“,
“temperature”: 0.5,
“frequency_penalty”: 0,
“presence_penalty”: 0,
}

# 生成代码完成响应
response = openai.Completion.create(engine=engine, **parameters)

# 从响应中提取代码
code = response.choices[0].text.strip()

# 打印生成的代码
print(code)

使用OpenAI Python库中的Code方法：

import openai

openai.api_key = “your_api_key”

response = openai.Code.create(
prompt=’Write a Python function to calculate the factorial of a number.’,
language=’python’
)

print(response[“code”])

Codex可以用于生成各种编程语言的代码，包括Python、JavaScript、Ruby等。

它还可以用于为特定任务生成代码片断或完成部份代码示例。

使用DALL-E生成图象

下面是使用DALL-E OpenAI Python库生成图象的示例：

response = openai.Image.create(
prompt=”A blue bird sitting on a branch”,
size=”256×256″
)
image_url = response[“data”][0][“url”]

然后你可使用Pillow Python库下载和显示生成的图象：

from PIL import Image
import requests
from io import BytesIO

response = requests.get(image_url)
img = Image.open(BytesIO(response.content))
img.show()

结语

恭喜你，你已学会了怎样在Python中使用OpenAI API API！在本文中，我们讨论了OpenAI API是甚么，怎样设置帐户，怎么安装OpenAI Python包，如何验证API密钥和怎样在项目中使用API。我们还提供了一个使用API在代码中完成功能的示例。

请记住，OpenAI API是一个强大的工具，可以帮助你提升代码的自然语言处理能力。凭仗正确的技能和创造力，你可使用OpenAI API构建出使人惊叹的项目，能够理解和分析自然语言数据。

那末，你还在等甚么？立即在你的项目中开始使用OpenAI API，看看它怎么改变你编写代码的方式吧！

参考资料：

export openai api key xxyyzz的常见问答Q&A

import openai

openai.api_key = 'your_api_key'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-002",
  prompt="Once upon a time",
  max_tokens=100
)

print(response.choices[0].text)