Using the ChatGPT streaming API from Python(python openai stream)
I. 甚么是OpenAI流式处理？
A. OpenAI流式处理的概念和原理
OpenAI流式处理是指使用OpenAI API对连续的文本数据进行实时处理的方法。它通过流式API调用，在一系列事件中返回文本数据，并使用Python中的for循环迭代这些事件。
- 使用流式API调用，在一系列事件中返回文本数据
- Python中使用for循环迭代这些事件
II. 怎样在Python中实现OpenAI流式处理？
A. 安装openai-python库并导入必要的模块
要实现OpenAI流式处理，首先需要安装openai-python库，并在Python脚本中导入必要的模块。
- 使用pip命令安装openai库
- 在Python脚本中导入openai库
B. 进行OpenAI API的流式调用
使用openai.Completion.create函数进行OpenAI API的流式调用，通过设置stream=True参数启用流式处理。
- 使用openai.Completion.create函数进行流式完成
- 设置stream=True参数以启用流式处理
C. 迭代并处理返回的文本事件
使用for循环遍历流式API返回的事件，以获得每一个事件中的文本数据，并进行相应的处理。
- 使用for循环遍历以获得每一个事件
- 处理每一个事件中的文本数据
III. 怎样在Python中构建流式处理的Rest API？
A. 使用FastAPI框架构建Rest API
使用FastAPI框架可以快速构建流式处理的Rest API。首先需要安装FastAPI库，并导入必要的模块。
- 安装FastAPI库并导入必要的模块
- 创建一个FastAPI利用
B. 集成OpenAI流式处理到FastAPI利用中
在FastAPI利用中创建一个异步路由处理程序来处理OpenAI流式API调用，并在每一个事件上做出响应。
- 创建一个异步路由处理程序来处理流式API调用
- 处理文本事件并在每一个事件上做出响应
IV. 怎样使用Python和SSE实时流式处理OpenAI API的响应？
A. SSE（Server-Sent Events）的基本概述
SSE是一种实时通讯协议，它可以在服务器端有新数据时实时地将数据发送给客户端。使用Python的sseclient库可以连接到SSE服务端。
- SSE的工作原理和优势
- 使用Python的sseclient库连接到SSE服务端
B. 使用Python和SSE实时流式处理OpenAI API响应
使用Python和sseclient库建立到OpenAI API的SSE连接，处理每一个接收到的事件，获得文本数据。
- 使用Python和sseclient库建立到OpenAI API的SSE连接
- 处理每一个接收到的事件并获得文本数据
V. 在AWS Lambda函数中使用OpenAI库进行流式处理的方法
A. 配置AWS Lambda函数以使用OpenAI库
在AWS Lambda函数中使用OpenAI库进行流式处理，需要创建一个新的Lambda函数，并安装OpenAI库并将其打包到Lambda函数中。
- 创建一个新的AWS Lambda函数
- 安装OpenAI库并将其打包到Lambda函数
B. 在Lambda函数中实现OpenAI流式处理
在Lambda函数中调用OpenAI API以获得流式响应，并处理每一个事件，输出文本数据。
- 调用OpenAI API以获得流式响应
- 处理每一个事件并输出文本数据
python openai stream Tips
使用Python的ChatGPT流式API
这段代码演示了怎样使用openai Python库中的ChatGPT流式API来实时获得生成的结果。
import openai
openai.api_key = open("/Users/simon/.openai-api-key.txt").read().strip()
for chunk in openai.ChatCompletion.create(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Generate a list of 20 great names for sentient cheesecakes that teach SQL"}
],
stream=True,
):
content = chunk["choices"][0].get("delta",{}).get("content")
if content is not None:
print(content, end='')
在Jupyter笔记本中运行此代码时，会实时显示生成的结果。
使用async/await
OpenAI Python库还可以与asyncio一起使用。以下是使用async/await的方法，使用acreate()方法来实现：
async for chunk in await openai.ChatCompletion.acreate(
model="gpt⑶.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Generate a list of 20 great names for sentient cheesecakes that teach SQL"}
],
stream=True,
):
content = chunk["choices"][0].get("delta",{}).get("content")
if content is not None:
print(content, end='')
这段代码使用async/await语法获得流式生成的结果。
流式生成结果示例
流式生成的结果以下所示，每一个chunk包括了生成的内容：
-
Chunk 1:
{ "choices": [ { "delta": { "role": "assistant" }, "finish_reason": null, "index": 0 } ], "created": 1680380941, "id": "chatcmpl⑺0c8LVUSYoSbdQTyONgJfcVU542wO", "model": "gpt⑶.5-turbo-0301", "object": "chat.completion.chunk" } -
Chunk 2:
{ "choices": [ { "delta": { "content": "1" }, "finish_reason": null, "index": 0 } ], "created": 1680380941, "id": "chatcmpl⑺0c8LVUSYoSbdQTyONgJfcVU542wO", "model": "gpt⑶.5-turbo-0301", "object": "chat.completion.chunk" } - …
-
Chunk N⑴:
{ "choices": [ { "delta": { "content": "ina" }, "finish_reason": null, "index": 0 } ], "created": 1680380941, "id": "chatcmpl⑺0c8LVUSYoSbdQTyONgJfcVU542wO", "model": "gpt⑶.5-turbo-0301", "object": "chat.completion.chunk" } -
Chunk N:
{ "choices": [ { "delta": {}, "finish_reason": "stop", "index": 0 } ], "created": 1680380941, "id": "chatcmpl⑺0c8LVUSYoSbdQTyONgJfcVU542wO", "model": "gpt⑶.5-turbo-0301", "object": "chat.completion.chunk" }
python openai stream的常见问答Q&A
Q: 怎样使用Python编写流式OpenAI利用程序？
A: 实现流式OpenAI利用程序的关键是使用OpenAI API的流式完成功能。以下是使用Python编写流式OpenAI利用程序的步骤：
- 从OpenAI API中获得流式完全性。
- 使用“stream=True”参数调用“openai.Completion.create”函数。
- 使用for循环迭代事件来获得文本。
示例代码：
import openai
openai.api_key = 'YOUR_API_KEY'
def stream_openai_completion(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine='text-davinci-003',
prompt=prompt,
max_tokens=50,
temperature=0.7,
stream=True
)
for event in response:
if event['type'] == 'text':
text = event['text']
# 处理返回的文本
