Вы когда-нибудь задумывались, что скрывается за графическим интерфейсом ChatGPT? Давайте вместе подключимся к API OpenAI, настроим приглашение, сделаем вывод о модели и просмотрим выходные данные модели! Это руководство дает вам основу для работы с библиотекой OpenAI для выполнения более сложных задач, таких как точная настройка модели и встраивание GPT в приложения в будущем.

Пришло время спросить себя: насколько я ценю самосовершенствование?Прежде чем вы начнете, я хотел бы сделать заявление об отказе от ответственности: вывод с использованием GPT требует затрат, хотя и очень небольшую сумму за токен. Чтобы проиллюстрировать мою точку зрения: мой первый вывод обошелся мне в 0,000032 доллара. Однако на момент написания OpenAI предоставляет бесплатные токены на сумму 5–18 долларов в течение пробного периода. Так что теоретически… это руководство должно быть рассмотрено.

Все еще здесь и хотите начать? Давайте приступим:

  1. Если у вас еще не установлена ​​IDE (интегрированная среда разработки), скачайте ее. В этом уроке я буду использовать блокнот Юпитер в Анаконде. Я поклонник Anaconda, потому что ее легко установить и легко начать.
  2. Откройте Anaconda и запустите блокнот Jupyter или любой блокнот Python в предпочитаемой вами среде разработки. Не стесняйтесь называть блокнот по своему усмотрению.

3. Открыв блокнот, вам необходимо установить библиотеки и зависимости, которые будут использоваться. Откройте терминал и введите «pip install openai».

pip install openai

4. Если вы хотите убедиться, что пакет openai установлен правильно, введите в терминал «pip show openai». Ваш ответ должен выглядеть примерно так:

pip show openai

5. Затем, если у вас его еще нет, вам нужно будет создать секретный ключ API, чтобы иметь возможность подключаться к GPT через Python. Войдите или создайте Учетную запись OpenAI. После входа в систему перейдите в правый верхний угол страницы, где находится значок вашего профиля. Нажмите на него и перейдите вниз к Просмотр ключей API. Создайте новый секретный ключ, если у вас его еще нет. Обязательно сохраните ключ, поскольку из соображений безопасности вы не сможете просмотреть его снова.

6. В своем блокноте Python импортируйте библиотеку openai, которую вы установили ранее.

import openaip

7. Теперь пришло время назначить ключ API переменной. Существуют лучшие практики хранения ключей API, о которых вы можете прочитать здесь. Для простоты этого урока мы поместим ключ непосредственно в код. Однако это не считается лучшей практикой в ​​этой области.

API_KEY= "ENTER YOUR API KEY HERE"

8. Настройте библиотеку openai с помощью своего секретного ключа API.

openai.api_key = API_KEY

9. Теперь мы собираемся предложить фактической модели сделать вывод. Вы можете заменить мою подсказку «поздороваться в забавной форме» тем, что вы хотели бы спросить GPT-3.5-turbo.

response = openai.ChatCompletion.create(
model = "gpt-3.5-turbo",
messages = [{"role":"user", "content":"say hello in a funny way"}])

10. Чтобы увидеть ответ модели, вам нужно будет его распечатать!

print (response)

И вот оно! Отличный первый шаг к пониманию того, что стоит за графическим интерфейсом ChatGPT. В серии следующих статей я расскажу о том, как точно настроить модели на основе ваших собственных данных, а также о других более сложных темах. Я надеюсь, что это руководство придало вам уверенности в том, что вы продолжите свой путь в области искусственного интеллекта!