openai文档笔记
一、简介
二、文档
一、简介
现在流行出来的chatgpt，去看看文档，顺便了解下。
二、文档
如果不想看英文版，可以去w3c看看，也挺详细的，不过有些广告。：去看看
1.简介
上来就推荐到chatgpt去，不过我们要了解下整个项目的文档，看看到底有多少个可以使用的模型。
这里讲了，目前支持聊天的模型就是 GPT-3.5-Turbo ， 而最新的模型到了GPT-4，到今天，gpt4 是需要申请资格才能使用的，以后可能就可以用了。
然后我们得先说gpt是什么。
语言模型是什么， 简单来说，就是人们把互联网上的文字数据统统收集到了一起，通过一系列算法，做出了一个功能， 就是你输入上文， 它可以帮你补全下文。
比如说：我先输入这样一段文字： ”我有一只小狗，我非常喜欢它，有一天“， 然后我把这段话丢给gpt，它就会帮你写出后面的内容
绿色字体背景就是它生成的内容，是不是一点都不违和。 这就是比以前通过收集数据，统计人们使用最多的组合，然后输出的内容，更加人性化了，懂的人都知道这意味着什么。虽然，内容确实还是会有些怪异。
而聊天的 GPT-3.5-Turbo， 它更是训练成了一个对话模式，它将根据你的内容，推测出回答你的方案，当然，这些过程，用户是看不到的，但是我们做程序的必须知道的。
2.key
值得说的是，目前最难的是，chatgpt是不支持亚洲地区的，我们上openai,，得先使用一些手段去上海外网的工具。这个还不是什么问题
但是在注册账号的时候，会需要你的邮箱，手机号码， 都必须不是亚洲地区的。
更加变态的是，网站会有第三方检测，检查你的ip地址，缓存。
以上，如果你都把困难克服了，那么恭喜你，可有了可以调用api接口的资格。
在个人设置里就可以配置，密钥了
3.费用
OpenAI AIP 调用次数限制 | 根据了解到的信息，OpenAI API 的免费用户的API调用次数原本是30次/分钟，后来调整为20次/分钟，现在变成了3次/分钟。如果想解除该限制，可以按照OpenAI提示绑定付款方式后可提高调用限制。不过，OpenAI 并没有注明绑定后调用限制会改成多少，查看
OpenAI 之前写的速率限制，应该是变成60次/分钟。另外，免费试用用户现在除了3次请求/分钟外，还有个 token 数量限制，每分钟最多发送4万个tokens。
Ada：Ada是OpenAI推出的最新模型，它是一种大规模的、多任务的语言模型，能够执行多种不同的自然语言任务，如问答、生成、分类等。Ada使用了GPT-3的一部分技术，并在其上进行了一些改进，使其具有更好的性能和效率。
Babbage：Babbage是OpenAI推出的一种中型语言模型，它由6亿个参数组成，可用于生成文本、回答问题和分类任务等。相比较于Ada、Curie和Davinci，Babbage的规模更小，因此通常可以更快地生成结果。
Curie：Curie是OpenAI推出的一种中大型语言模型，它由13亿个参数组成，可以用于自然语言生成、回答问题和文本分类等任务。相比Babbage，Curie在多任务学习和文本生成等方面表现更好，同时具有更高的性能和精度。
Davinci：Davinci是OpenAI推出的最大型的语言模型，它由175亿个参数组成，是目前最先进、最强大的语言模型之一。Davinci能够执行多种自然语言任务，如问答、生成、摘要等，并且在这些任务中表现出色。
5.目前主要功能模型
gpt4,gpt3.5 是用于对话聊天的模型
dall e 是可以将文字转变成图片的模型
whisper 是可以将音频转换成文字的模型
embeddings 可以将文字转换成数字的模型
moderation 是来检测敏感词，暴力之类的模型
gpt-3 是语言预测模型，后面的gpt3.5和4都是从这一路走来的
codex 是理解文字并生成代码的模型。
相关对应模型的接口表
并不是所有模型你都可以调用得到，openai 对你得key是加以限制得
比如：如果你没有获得使用gpt4使用条件，你调用该接口是不会正常返回数据得。
5.微调
chatgpt是不可微调的，它可以配置system 就是在对话前增加要求，但是这个不是微调
微调只限定与Completion， 也就是上面对应得/v1/completions
如果想了解具体操作可以去这里查看：去看看
6.使用python调用openai 的chat模型(调用接口需要外网，并且不能被检测出亚洲地区ip)
首先得安装openai
pip install openai
然后
# Note: you need to be using OpenAI Python v0.27.0 for the code below to work import openai openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"}, {"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers won the World Series in 2020."}, {"role": "user", "content": "Where was it played?"} ] )
它这里面有三个角色， system(系统), user （用户）,assistant（ai）
如果需要预设一个人设，或者一些条件，你就可以在system里面增加你要求的内容，当然，不是一定会听你的话，需要调试。
每次用户的话，和ai的话都得带进去，一起发送出去， 你没听出，每次都得发出去
正因为发送出去，ai才会跟你有上下文。能明白之前说了什么。
也就意味着，messages 会越来越大，你得在代码里考虑下，是否在列表多长得时候删除一些，
因为内容越过，意味着运算量越大，可能openai那边要很长时间才能跟你返回结果。
而接口返回得内容大概是
{ 'id': 'chatcmpl-6p9XYPYSTTRi0xEviKjjilqrWU2Ve', 'object': 'chat.completion', 'created': 1677649420, 'model': 'gpt-3.5-turbo', 'usage': {'prompt_tokens': 56, 'completion_tokens': 31, 'total_tokens': 87}, 'choices': [ { 'message': { 'role': 'assistant', 'content': 'The 2020 World Series was played in Arlington, Texas at the Globe Life Field, which was the new home stadium for the Texas Rangers.'}, 'finish_reason': 'stop', 'index': 0 } ] }
其中choices里面，如果你在前面设定了n=2，那就会返回两个结果供你选择，默认是只有一个结果的。而usage里面返回了你使用的token.
6.图片生成模型
response = openai.Image.create( prompt="古风美女", n=1, size="1024x1024" ) image_url = response['data'][0]['url']
说实话，美女长成这样，有点难以接受。。。
它还有其他两个功能，一个是给两张图片，一张透明化部分，你可以要它按要求补全。
代码如下：
response = openai.Image.create_edit( image=open("sunlit_lounge.png", "rb"), mask=open("mask.png", "rb"), prompt="A sunlit indoor lounge area with a pool containing a flamingo", n=1, size="1024x1024" ) image_url = response['data'][0]['url']
还有个就是原图微调，变体
response = openai.Image.create_variation( image=open("corgi_and_cat_paw.png", "rb"), n=1, size="1024x1024" ) image_url = response['data'][0]['url']
当然，图片也会被审核，如果是不良图片，会返回错误。
7.微调模型
这个是可以微调对应已经成型的gpt,只能使用预测模型，也就是，Completion， 在见面有推荐参考文章，我自己也试了下，最好在美国服务器使用，我用代理没效果，而且要python 3.7以上，不然上传不了那个文档，python版本不够也无法使用自带工具
