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Python語言openAI庫詳解:從入門到精通(從0到1手把手教程)

發布于 2025-1-7 11:29
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在人工智能(AI)領域,OpenAI無疑是全球最受矚目的機構之一。它推出的GPT系列模型、DALL·E等創新技術,正在深刻改變各行各業。作為Python開發者,我們該如何快速上手并高效利用OpenAI的API,成為了提升個人競爭力的關鍵。

本文將帶你從零開始,深入解析Python語言中的openAI庫,助你掌握AI開發的核心工具,成為AI領域的專家。

一、什么是openAI庫?它能為開發者帶來什么?

1.1 openAI庫簡介

openAI庫是OpenAI官方提供的Python SDK,旨在幫助開發者輕松調用OpenAI的API,實現自然語言處理(NLP)、圖像生成、代碼補全等AI功能。通過openAI庫,開發者可以快速集成GPT、DALL·E等先進模型,構建智能應用。

1.2 openAI庫的核心

  • 簡化開發流程:openAI庫封裝了復雜的API調用邏輯
  • 支持多種模型:包括GPT-3、GPT-4、Codex等,滿足不同場景需求。
  • 靈活的參數配置:開發者可以通過調整參數,控制模型的輸出質量、風格等。
  • 高效的數據處理:支持批量請求、流式響應等功能,提升開發效率。

二、openAI庫的安裝和配置

2.1 安裝openAI庫

在開始使用openAI庫之前,首先需要安裝它。可以通過以下命令安裝最新版本的openAI庫:

pip install openai

2.2 配置API KEY

要使用openAI庫,你需要一個OpenAI API KEY。以下是配置步驟:

  1. 之前寫過CSDN的文章,教你如何獲取OpenAI API KEY的教程,你可以前往這里查看:  【OpenAI】獲取OpenAI API Key的多種方式全攻略:從入門到精通
  2. 注意!注意!注意!Python代碼中如果要設置base_url和api_key?。那么在配置base_url?的時候你要注意一點,那就是在OpenAI庫里面,Python的base_url?后面,自帶了v1?的參數。所以base_url?后面也要加上v1,如下代碼:

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="這里是獲取的api_key",
    base_url="https://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
     # 把用戶提示詞傳進來content
        {'role': 'user', 'content': "1+1等于幾?幫我說列出詳細步驟。"},
    ],
    model='gpt-3.5-turbo',  # 調用的模型
    stream=True# True 是流逝返回,False是非流逝返回
)

# stream=False的時候,打開這個,啟用非流式返回
# print(response.choices[0].message.content)

# stream=True的時候,啟用流示返回
for chunk in response:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

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三、openAI庫的核心功能詳解

3.1 文本生成:GPT模型的使用

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是OpenAI最著名的模型之一,廣泛應用于文本生成、對話系統等場景。以下是一個簡單的文本生成示例:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="這里是獲取的api_key",
    base_url="https://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1"

)
response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': "寫一篇關于人工智能的文章。"}, ],
    model='gpt-3.5-turbo',
    # stream=False
    stream=False,
    max_tokens=500
)
print(response.choices[0].message.content)

# for chunk in response:
#     print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

參數說明:

  • model?:指定使用的模型,如gpt-3.5-turbo。
  • messages:輸入的提示文本。
  • stream:等于False,是非流示返回。
  • max_tokens:生成文本的最大長度。

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3.2 代碼補全:Codex模型的使用

Codex是OpenAI專為代碼生成優化的模型,支持多種編程語言。以下是一個代碼補全示例:

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {'role': 'user', 'content': "1+1"}, ],
    model='gpt-3.5-turbo',
    # stream=False
    stream=False,
    max_tokens=200
)
print(response.choices[0].message.content)

參數說明:

  • response = client.chat.completions.create()?:這個是代碼補全的參數completions。

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3.3 圖像識別:4O模型的使用

4O模型是OpenAI的大語言模型,可以根據圖片生成對應文案。以下是一個圖像識別示例:

目標:我要去識別這個圖片

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完整的代碼如下:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="這里是獲取的api_key",
    base_url="https://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1"

)
response = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "text": "這是什么?",
                    "type": "text"
                },
                {
                    "image_url": {
                        "url": "data:image/png;base64,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"
                    },
                    "type": "image_url"
                }
            ]
        }
    ],
    model='gpt-4o-2024-05-13',
    stream=False,
    max_tokens=200
)

print(response.choices[0].message.content)

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參數說明:

  • image_url?:參數里面的image_url傳入的是Base64,你也可以傳入URL,但是傳Base64響應會非常的快。這個是我用的轉Base64的工具:轉Base64
  • 等轉完Base64后,在把內容貼到image_url即可。或者你可以直接調用Base64的代碼庫也可以。

四、openAI庫的高級用法

4.1 批量請求與流式響應

為了提高效率,openAI庫支持批量請求和流式響應。以下是一個批量請求示例:

response = client.chat.completions.create(
    messages=[
            {'role': 'user', 'content': "10+5"}, {'role': 'user', 'content': "2+1"},],
        model='gpt-3.5-turbo',
        stream=False,
        # stream=True,
        max_tokens=500
    )

print(response.choices[0].message.content)

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4.2 錯誤處理與重試機制

在實際開發中,可能會遇到API調用失敗的情況。以下是一個簡單的錯誤處理示例:

import time
from os import error
from openai import OpenAI

def generate_text(prompt):
    client = OpenAI(
        api_key="這里是獲取的api_key",
        base_url="https://api.aihao123.cn/luomacode-api/open-api/v1"

    )
    try:
        response = client.chat.completions.create(
            messages=[
                {'role': 'user', 'content': prompt}, ],
            model='gpt-3.5-turbo',
            # stream=False
            stream=False,
            max_tokens=200
        )
        return response.choices[0].message.content
    except error:
        time.sleep(10)
        return generate_text(prompt)

if __name__ == '__main__':
    prompt = "床前明月光下一句是什么?并且輸出完整的解釋"
    print(generate_text(prompt))

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本文轉載自??愛學習的蝌蚪??,作者: hpstream 

已于2025-1-10 17:57:01修改
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