如何使用 ChatGPT API 与 Colab 或 Databricks 进行直接交互
您是否想知道如何使用 OpenAI 的 API 直接与 GPT 算法交互？它简单、免费，而且比www.openai.com上的“经典”网络界面更强大。在下面的教程中，我将指导您完成一些简单的步骤，使您可以使用 GPT 进行文本生成、图像创建或调试代码！
随着 ChatGPT 和其他自然语言处理 (NLP) 解决方案的使用增加，允许用户与这些尖端功能交互的工具和平台的数量也在增加。最流行的选项之一是 OpenAI Web 界面，它因其处理复杂 NLP 任务的能力而受到广泛赞誉。
然而，今天我们将探索一种替代方案：ChatGPT API。本文分为三个主要部分：
#1 设置您的 OpenAI 帐户并创建 API 密钥
#2 与 Google Colab 建立通用连接
#3 尝试不同的请求：文本生成、图像创建和错误修复
请注意：虽然本教程是在 Google Colab（免费）中完成的，但您可能想尝试其他环境。例如，所有代码也应用在Databricks中。
1 设置您的 OpenAI 帐户并创建 API 密钥
要与 GPT 算法交互，您需要注册 OpenAI 帐户（免费）：
注册并注册后，您将需要创建一个 API 密钥，以便您可以从 Google Colab 或 Databricks 等第三方服务向 OpenAI 发送请求。通过用户菜单导航至“查看 API 密钥”部分，或使用以下链接：
在此部分中，只需单击“创建新密钥”并将创建的密钥保存在计算机上的某个位置（您很快就会需要它！）。
作者截图
请注意，ChatGPT API 提供免费试用（截至今天），每分钟的请求和令牌有限。请参阅下面的速率限制 [1]：
免费试用用户：20 RPM 40000 TPM
即用即付用户（前 48 小时）：60 RPM 60000 TPM
即用即付用户（48 小时后）：3500 RPM 90000 TPM
（RPM = 每分钟请求数；TPM = 每分钟令牌数）
#2 从 Colab 建立一般连接
测试 API 最简单、最直接的方法是使用，它类似于“一个免费的 Jupyter 笔记本环境，无需设置且完全在云端运行。尽管您可能想要探索许多更专业的环境（例如 Databricks），但我认为 Colab 是一个不错的服务，可以帮助您迈出使用 ChatGPT API 的第一步。
要在 Colab 中设置 ChatGPT 的基本环境，您可以按照以下几个步骤操作：
pip install openai
要使用GPT 3.5 Turbo 模型（请参阅本文末尾链接的文档中的其他可用模型）对 API 执行简单的聊天请求，与您从 OpenAI Web 界面中了解到的类似，您只需执行以下几行笔记本中的代码：
import os
import openai
openai.api_key = "please-paste-your-API-key-here"
openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello ChatGPT, does this work?"}
]
)一旦您在 Colab 中执行该命令，您就会收到一个 JSON 对象作为响应，其中包含预期的答案！（这很容易，不是吗？）
你好！作为一个AI语言模型，我不知道“this”所指的上下文。您能否具体说明您所指的内容，以便我更好地帮助您？
<OpenAIObject chat.completion id=chatcmpl-70ErnAfGGwU7GhMXzCcLGyUvr4hA2 at 0x7f097f0a5f40> JSON: {
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "Hello! As an AI language model, I don't have the context of what \"this\" refers to. Could you please specify what you are referring to so I can assist you better?",
"role": "assistant"
}
}
],
"created": 1680291503,
"id": "chatcmpl-70ErnAfGGwU7GhMXzCcLGyUvr4hA2",
"model": "gpt-3.5-turbo-0301",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 38,
"prompt_tokens": 17,
"total_tokens": 55
}
}此外，JSON 对象还提供有关所使用的令牌数量以及请求结束原因的信息。如果您只想打印文本响应，则可以通过稍微修改代码来访问此元素：
import os
import openai
openai.api_key = "please-paste-your-API-key-here"
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello ChatGPT, does this work?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)3 尝试不同的请求：文本生成、图像创建和错误修复
如果您像我发现这一点时一样兴奋，那么您可以开始向 API 发送大量不同的请求。模块化代码的一个有用方法是创建一些有用的函数，您可以根据不同的目的调用这些函数。让我给你一些想法。
与 ChatGPT 聊天的功能
以下代码简单总结了迄今为止在可调用函数中完成的工作，该函数允许您向 GPT 发出任何请求并仅获取文本响应作为结果。
import os
import openai
openai.api_key = "please-paste-your-API-key-here"
def chatWithGPT(prompt):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": prompt}
]
)
return print(completion.choices[0].message.content)你认为学习Python有意义吗？我们来问问GPT吧！
chatWithGPT( “开始学习Python是个好主意吗？” )
作为一种人工智能语言模型，我无法提供个人意见，但我可以说Python是一种流行且广泛使用的编程语言，深受初学者和经验丰富的开发人员的青睐。它拥有广泛的社区支持、大量的库和简单的语法，使得编程新手很容易掌握。它对于各种应用程序都很有用，例如数据分析、Web 开发、机器学习等。因此，如果您想从事编程职业或想在简历中添加另一项技能，那么开始学习 Python 可能是个好主意。
修复代码中的错误的功能
ChatGPT 的另一个用例是获取修复代码的想法。想象一下，您的 Python 命令返回一个错误，并且您想获得有关在不使用 Google 或 StackOverflow 的情况下该怎么做的建议：
import os
import openai
openai.api_key = "please-paste-your-API-key-here"
def fixMyCode(code):
completion = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "user", "content": "find error in my python script below and fix it: " + code}
]
)
return print(completion.choices[0].message.content)看到我的 python 代码抛出了一个错误，我不知道为什么......
fixMyCode("""
def some_function():
print("I'm going to sleep")
time.sleep(10)
print("I'm awake again")
some_function()
""")
不出意外，ChatGPT 立即发现我在使用之前忘记导入该模块。这在日常生活中非常有帮助，特别是当您可以直接从编程环境中寻求帮助时。
创建图像的函数
我想在这里介绍的最后一个用例是图像的创建。请求本身返回包含图片的超链接。使用IPhython库，您可以直接在笔记本中显示图片。
import IPython
import os
import openai
openai.api_key = "please-paste-your-API-key-here"
def createImageWithGPT(prompt):
completion = openai.Image.create(
prompt=prompt,
n=1,
size="512x512"
)
return IPython.display.HTML("<img src =" + completion.data[0].url + ">")发挥创意，求一只会滑板的猫吧！
createImageWithGPT( "驾驶滑板的猫" )
概括
借助 ChatGPT API，企业和个人可以轻松、经济地将聊天机器人纳入其工作流程，而无需通常所需的技术知识或大量资源。该 API 还可用于创建虚拟助理、个人导师等。我推荐 OpenAI 为其 API 提供的文档： https: 。
总之，在您的编程环境中使用 API 很容易。这不仅有助于直接调试代码，而且与 OpenAI（有时不可用）的 Web 界面相比，它还显示出更稳定的响应率。凭借理解自然语言并随着时间的推移变得更加智能的能力，ChatGPT 有潜力彻底改变企业与客户互动的方式并简化其工作流程。亲自尝试一下，体验聊天机器人的未来！
