想让OpenAI Python SDK调用自家部署的API服务,该怎么改请求地址?
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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OpenAI API 快速入门教程中的 Python 示例应用程序.zip
OpenAI API Quick Start - Python This repository hosts several quick start applications for different OpenAI API endpoints (chat, assistant, etc.). Check out the examples folder to try different examples and get started using the OpenAI API. Basic Requests To make your first API request using the OpenAI Python SDK, make sure you have the correct dependencies installed, then run the following code from openai import OpenAIclient = OpenAI()completion = client.chat.completions.create( model= "gpt-3.
Python QDA二次判别 成绩分档特征与混淆矩阵
Python QDA二次判别 成绩分档特征与混淆矩阵 用作业、出勤、测验、实验训练二次判别分析分档,输出特征均值柱状和混淆矩阵。 功能: · 作业出勤测验实验 · QDA 分档 · 特征均值柱状 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python Net1D 信号分类波形与混淆矩阵
Python Net1D 信号分类波形与混淆矩阵 Net1D 模块化一维卷积网络做四类信号分类,输出波形对照、损失曲线与混淆矩阵。 功能: · 模块化一维阶段 · Same padding 卷积 · 信号四分类 · CUDA 训练 · 波形与混淆矩阵 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python水彩风格化 原图对照出图
Python水彩风格化 原图对照出图 用风格化滤波做水彩效果,输出原图、水彩图和对照拼图。可换自己的图。 功能: · 水彩风格化 · 原图对照 · 拼图输出 · 可换自己的图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python CSV Min-Max归一化 箱线前后对照
Python CSV Min-Max归一化 箱线前后对照 对数值列做 Min-Max 归一化,输出箱线与直方图前后对照。可传入自己的 CSV。 功能: · Min-Max 归一化 · 箱线前后对照 · 直方图 · 可传入自己的 CSV · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python DDPM扩散模型 采样网格与损失曲线
Python DDPM扩散模型 采样网格与损失曲线 DDPM + UNet 噪声预测训练后反向采样,输出采样网格与损失曲线。 功能: · DDPM 噪声日程 · UNet 噪声预测 · 反向采样网格 · CUDA 训练 · loss 曲线 · 打包时 GPU 预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
Python谱通量特征 鼓风机状态随机森林分类
Python谱通量特征 鼓风机状态随机森林分类 提取谱通量等特征,用随机森林区分正常/失衡/轴承磨损/堵塞。输出波形对照、谱通量柱状和混淆矩阵。 功能: · 四类鼓风机状态 · 谱通量 · 波形对照 · 随机森林 · 混淆矩阵 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
deepseek Api调用入门篇
文章对deepseek Api的使用步骤进行了初步的讲解,并附上了python调用的代码
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OpenAI API用法详解[代码]
本文详细介绍了OpenAI Python SDK中的client.chat.completions.create()方法的使用,包括必要的参数如model和messages,以及可选参数如temperature、top_p等。通过多个示例展示了如何调用GPT模型生成回复,包括单次回复、多次回复、流式回复以及返回JSON格式的回复。此外,还介绍了messages参数中不同角色的作用,如system、user、assistant、function和tool,以及如何通过name参数优化对话记忆。文章还提供了一个完整的执行流程示例,展示了如何结合外部函数调用实现更复杂的功能,如查询天气信息。
DeepSeek API调用教程[项目代码]
本教程详细介绍了如何使用DeepSeek API进行文本生成和多轮对话。首先,通过安装OpenAI SDK并配置API密钥和Base URL来建立与DeepSeek API的连接。接着,教程提供了简单文本生成的代码示例,展示了如何基于用户输入生成模型回应。此外,还介绍了多轮对话的实现方法,包括保存历史对话和基于上下文生成新响应。最后,教程展示了一个面向对象设计的Chatter类,该类封装了文本生成、多轮对话和清空记忆的功能,使得API调用更加简洁和高效。通过本教程,用户可以快速掌握DeepSeek API的核心功能,并应用于实际开发中。
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OpenAI API使用指南[代码]
本文详细介绍了OpenAI Chat Completion API的使用流程,帮助开发者轻松接入官方OpenAI ChatGPT的对话功能。内容涵盖环境准备、API访问申请、基本用法、流式响应、多轮对话以及错误处理等方面。通过具体的代码示例和参数说明,开发者可以快速掌握如何调用API实现智能对话功能。文章还提供了常见错误的解决方案和技术支持资源,为开发者提供了全面的指导。
DeepSeek API 调用指南:从注册到流式输出完整流程
内容概要:本文介绍了DeepSeek API的详细调用方式。首先阐述了如何在DeepSeek官网注册账户并获取API Key,随后讲述了环境准备以及安装必要的工具包,紧接着提供了利用OpenAI SDK或直接发送HTTP请求的具体Python代码样例进行API调用,之后解释了对请求和相应数据的基本处理方式,并讲解了配置高级选项的方法比如流式输出与保持多轮对话的能力。最后提醒使用者注意保护个人秘钥和遵守使用政策。同时给出官方文档供查阅更详细的资料。 适合人群:有一定编程经验的开发人员或者研究人员想要快速上手并深入了解如何高效地集成和应用DeepSeek提供的AI接口于自己的产品和服务当中。 使用场景及目标:适用于开发者想要在其应用程序中引入DeepSeek的语言处理能力,无论是自然语言的理解还是生成任务。具体应用场景包括但不限于聊天机器人、客服系统、智能助理等需要用到文本交互的技术项目。本教程有助于达到迅速熟悉DeepSeek API功能特性的目的,并为后续复杂项目的建设提供理论和技术的支持。 其他说明:文中提到的所有示例都可以作为基础代码片段进一步修改以适应特定业务需求;
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