这段调用GPT-3.5 Turbo的Python代码是怎么一步步完成对话请求并处理响应的?
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于chatgpt api(gpt-3.5-turbo)的可快速部署python框架网页demo,markdown渲染+源代码+
# chatgpt-streamlit 当然是基于 chatgpt 的`gpt-3.5-turbo`的 api 的一个小型对话 demo 。  ## 运行方法 python3 ,依赖于`openai`、`streamlit` 运行方法: ``` streamlit run app.py ``` (其他问题可以直接问chatgpt) -------- 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
基于chatgpt api(gpt-3.5-turbo)的可快速部署python框架网页demo,markdown渲染.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
Python调用GPT API指南[项目源码]
本文详细介绍了在Python环境中调用OpenAI GPT API的完整流程,包括环境配置、API密钥设置、代理配置以及代码示例。文章首先强调了Python版本的重要性,建议使用Python 3.8以避免兼容性问题。接着提供了两种安装方式:使用Anaconda创建虚拟环境和直接安装Python 3.8。文章还详细说明了如何设置API密钥(通过环境变量或直接写入代码)以及如何配置代理以解决国内访问问题。最后,作者提供了一个完整的代码示例,展示了如何调用GPT-3.5-turbo模型进行文本处理,并解释了代码中的关键参数。本文适合已有API密钥并对Python环境较为熟悉的开发者参考。
【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ① ( PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 )
【AI 大模型】OpenAI 接口调用 ① ( 安装 openai 软件包 | 查看 openai 软件包版本 | PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 ) https://hanshuliang.blog.csdn.net/article/details/139922167 博客源码快照 一、安装 Python SDK 二、安装 OpenAI Python SDK 1、安装 openai 软件包 2、查看 openai 软件包版本 3、openai 接口参考文档 三、PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口 1、PyCharm 创建 Python 项目 2、购买 API Key 3、API Key 配置用法 4、中转 API 与 直联 API 使用注意事项 5、Python 代码示例
这个存储库包含两个Python脚本,演示如何使用Streamlit OpenAI GPT35turbo和Activel.zip
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基于chat_gpt的可快速部署python框架网页demo,无需翻墙。.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
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【精品小工具】基于gpt3.5的模型API用python写了个自动分析汇编代码算法的工具
最近在学习内核时需要大量分析到很多汇编代码,不重要的就喜欢用gpt了解大致,但是gpt间隔得有点烦,所以我就基于gpt3.5的模型API用python写了个自动分析汇编代码算法的工具 使用方法:解压打开目录中的“main.exe”,然后它会在本目录创建一个"User"的文件夹,里面需要存放对应文件,详情打开“main.exe”就知道了
使用vue高仿了chatgpt的前端,后端使用python flask openai实现
使用vue高仿了chatgpt的前端,后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型,后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上,加上了流式响应。 新的模型更加强大,更加智能
(源码)基于Python和LLM的嵌入式硬件控制与自动化项目.zip
# 基于Python和LLM的嵌入式硬件控制与自动化项目 ## 项目简介 本项目展示了如何利用大型语言模型(LLM)如GPT4和GPT3.5在嵌入式硬件平台上实现自动化代码生成和硬件控制。项目包含多个使用Python和少量C语言编写的示例代码,这些代码通过LLM自动生成并经过测试,展示了LLM在硬件控制、传感器驱动、数据处理等方面的应用潜力。 ## 项目的主要特性和功能 语音控制与识别包括语音备忘录、语音命令导航、语音屏蔽指令等。 图像处理与识别自动拍照、图像检索、人脸检测、二维码识别等。 数据记录与分析温度、湿度、气压、PM2.5等环境数据的记录与分析。 多媒体处理MP3播放、视频录制、语音提示等。 网络与通信串口转USB、蓝牙与WiFi通信、TCPIP测试等。 自动化编程AI自动生成代码模块、简易NAS、文件压缩与加密等。 游戏与娱乐AI设计游戏、电子相框、名人名言朗读等。
python实现的基于ChatGPT的情感分析+源代码+文档说明
python实现的基于ChatGPT的情感分析+源代码+文档说明 基于ChatGPT的情感分析, 简单的情感分析:给定一个句子,判断该句子所属的情感。 - 不懂运行,下载完可以私聊问,可远程教学 该资源内项目源码是个人的毕设,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! <项目介绍> 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 --------
ChatGPT-3.5-TurBo-Python
ChatGPT3.5 API连接Python实战项目
基于Python的大模型与AutogptAPI接口化调用设计源码
该项目为Python编写的源码,专注于大模型与AutogptAPI的接口化调用设计,共包含30个文件,涵盖17个Python源文件、4个文本文件、3个Markdown文件、2个Git忽略文件、2个Excel文件、1个许可协议文件、1个PDF文件,旨在实现高效的大模型调用和自动化接口管理。
基于Python+Flask框架的chatGPT—API人工智能系统-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip
【资源说明】 基于Python+Flask框架的chatGPT—API人工智能系统-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip基于Python+Flask框架的chatGPT—API人工智能系统-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip基于Python+Flask框架的chatGPT—API人工智能系统-毕业设计源码+使用文档(高分优秀项目).zip 【备注】 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 3、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
OpenCV+Python,ORB,SIFT特征点提取,图像全景拼接教程以及各流程效果图生成
本文完整展现了SIFT、ORB特征点提取,特征点匹配,RANSAC一致性筛选,图像全景拼接各个关键过程和效果可视化,All in one project。 本项目实现基于局部特征的全景图拼接流程。程序从多张有重叠区域的图片中检测 SIFT 、ORB特征点,完成特征匹配,使用 RANSAC 估计 Homography 单应性矩阵,并将多张图片投影、融合为一张全景图。
【变电站SCD文件解析】IEC 61850 SCD 解析与回路可视化工具(Python代码实现)
内容概要:本文围绕基于IEC 61850标准的变电站SCD文件解析与回路可视化工具的Python实现展开,系统阐述了如何利用Python语言对智能变电站中复杂的SCD(Substation Configuration Description)文件进行自动化解析与可视化处理。通过运用lxml或xml.etree等XML解析库,深入提取SCD文件中的关键信息,如IED(智能电子设备)、LD(逻辑设备)、LN(逻辑节点)、数据对象及通信访问点等,构建完整的二次系统配置模型。进一步结合图形化可视化技术,实现GOOSE、SV等虚端子通信链路的拓扑化展示,直观呈现设备间的逻辑连接关系,有效支持继电保护配置校验、二次回路分析、工程调试与故障排查等工作,显著提升智能变电站的设计、运维与管理效率。; 适合人群:具备一定Python编程能力,从事电力系统自动化、智能变电站设计与集成、继电保护、系统调试及相关领域的工程技术人员与科研人员;特别适用于需要频繁处理IEC 61850通信配置与SCD文件的从业人员。; 使用场景及目标:① 实现对大型SCD文件中海量XML数据的高效、准确解析,自动提取设备与通信配置信息;② 构建可视化的二次设备虚端子连接图,清晰展示GOOSE、SV等通信链路的源-目的映射关系;③ 在工程实施、验收与运维阶段,辅助快速发现配置错误、冗余回路或通信断点,提升工作效率与系统运行的安全性与可靠性。; 阅读建议:此资源聚焦于电力系统工程实践中的关键技术难题,建议读者结合真实的SCD工程案例进行代码实践,熟练掌握Python的XML处理库操作,并补充学习IEC 61850标准的核心概念与二次回路基础知识,以充分理解并应用该工具解决实际问题。
基于 fastapi 的 gpt-3.5-turbo 项目, 用于快速部署,方便API请求调试.zip
GPT, 通常指的是“Generative Pre-trained Transformer”(生成式预训练转换器),是一个在自然语言处理(NLP)领域非常流行的深度学习模型架构。GPT模型由OpenAI公司开发,并在多个NLP任务上取得了显著的性能提升。 GPT模型的核心是一个多层Transformer解码器结构,它通过在海量的文本数据上进行预训练来学习语言的规律。这种预训练方式使得GPT模型能够捕捉到丰富的上下文信息,并生成流畅、自然的文本。 GPT模型的训练过程可以分为两个阶段: 预训练阶段:在这个阶段,模型会接触到大量的文本数据,并通过无监督学习的方式学习语言的结构和规律。具体来说,模型会尝试预测文本序列中的下一个词或短语,从而学习到语言的语法、语义和上下文信息。 微调阶段(也称为下游任务训练):在预训练完成后,模型会被应用到具体的NLP任务中,如文本分类、机器翻译、问答系统等。在这个阶段,模型会使用有标签的数据进行微调,以适应特定任务的需求。通过微调,模型能够学习到与任务相关的特定知识,并进一步提高在该任务上的性能。 GPT模型的优势在于其强大的生成能力和对上下文信息的捕捉能力。这使得GPT模型在自然语言生成、文本摘要、对话系统等领域具有广泛的应用前景。同时,GPT模型也面临一些挑战,如计算资源消耗大、训练时间长等问题。为了解决这些问题,研究人员不断提出新的优化方法和扩展模型架构,如GPT-2、GPT-3等,以进一步提高模型的性能和效率。
这是一次尝试将 OpenCV 的 DNN 模块与 OpenAI GPT-3.5-turbo API 相结合,对图像中的狗品种进行
这是一次尝试将 OpenCV 的 DNN 模块与 OpenAI GPT-3.5-turbo API 相结合,对图像中的狗品种进行分类,并询问有关预测品种的更多信息。该脚本有几个函数来加载模型、预处理图像、检测狗和加载同义词(标签)。这是代码的细分: 导入必要的库:sys、os、cv2、openai、numpy 和 matplotlib。 通过从名为 key.txt 的文件中读取 OpenAI API 密钥来设置它。 定义一个 message_history 列表,用于存储与 GPT-3.5-turbo 的对话历史记录。 实现 Predict() 函数,该函数接受输入字符串并将其附加到 message_history 中。然后,它调用 OpenAI GPT API 以根据对话历史记录生成响应。最后,它返回响应。 实现 load_model()、preprocess_image()、Detect_dogs() 和 load_synset_words() 函数,这些函数负责加载 DNN 模型、预处理输入图像、检测图像中的狗品种以及加载同义词集词(标签)分别来自文本文件。
这个应用程序是一个带有DALL.E的ChatGPT克隆,使用OpenAIsgpt-3.5-turbo和图像生成模型.zip
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聊天自动补全Chat Completion.pdf
使⽤OpenAI Chat API,您可以构建⾃⼰的应⽤程序,使⽤gpt-3.5-turbo和gpt-4来完成以下任务: 起草电⼦邮件或其他⽂本 编写Python代码 回答有关⼀组⽂档的问题 创建对话型智能体 为软件提供⾃然语⾔界⾯ 在各种学科中提供辅导 翻译语⾔ 为视频游戏模拟⻆⾊等等 本指南说明如何对聊天型语⾔模型进⾏API调⽤,并分享了获取良好结果的技巧。您还可以在OpenAI Playground中尝试新的聊天格式。
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