Как использовать API ChatGPT с Python — руководство для начинающих

Когда вы объедините универсальные возможности Python с пониманием естественного языка ChatGPT, вы откроете потенциал для создания продвинутых чат-ботов, автоматизации задач, создания персонализированного контента и других интересных возможностей.

Как установить библиотеку OpenAI для работы с Python?

Шаг 1. Создаем учетную запись OpenAI и ключ API ChatGPT

Сначала вам нужно создать учетную запись OpenAI и получить необходимый ключ API. Войдите в свой аккаунт, нажмите на значок аватара и выберите View API keys.

Нажмите на Create new secret key и добавьте имя. Скопируйте ключ API и сохраните его.

Это ключ вы будете использовать для аутентификации и доступа к API OpenAI, чтобы пользоваться ChatGPT.

Шаг 2. Устанавливаем OpenAI API

Теперь, когда у вас есть API, можно установить клиент OpenAI API. Вы будете использовать его для взаимодействия с API ChatGPT.

С помощью Python создайте виртуальное окружение, используя следующую команду в рабочей директории: *python -m venv env*.

Активируйте среду с помощью команды env\\Scripts\\activate в директории, где env **- путь к виртуальной среде, которую мы только что создали), а затем введите команду pip install openai **для установки библиотеки OpenAI.

После установки клиента вам необходимо импортировать его в текущий проект с помощью команды:

import openai openai.api_key = "your_api_key_here"

Вместо your_api_key_here нужно вставить свой уникальный ключ API.

Готово! Теперь вы получили доступ к ChatGPT и можете создавать приложения Python, использующие возможности естественного языка (NLP).

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Как работать с вызовами API?

Вот как выглядит код на языке Python для вызова API OpenAI к модели gpt-3.5-turbo (ChatGPT):

Обратите внимание на несколько важных моментов в коде:

1. Role — это характер модели. В приведенном выше примере мы сказали чат-боту быть комиком. Это можно изменить, попросив его стать режиссером боевиков или еще кем угодно. В зависимости от роли чат-бот дает разные ответы. Давайте сравним ниже результаты для одного и того же запроса, но с разными ролями. Первый результат получается более позитивным, чем второй.

2. Content — сообщение, которое мы отправляем чат-боту. Оно аналогично тому, как мы набираем сообщение в пользовательском интерфейсе ChatGPT.

3. Parameters — это параметры, отправляемые в вызове API, чтобы настроить ответ чат-бота в соответствии с нашими предпочтениями. Какие параметры бывают:

• Temperature (0-2). Этот параметр регулирует уровень креативности модели. Чем выше значение, тем более креативный ответ получит пользователь. Чем ниже заданный уровень, тем более стабильные и основательные ответы дает чат-бот.
• Max tokens (1-4097). Влияет на длину ответа.
• Top_p (0-1). От параметра зависит разнообразие ответов.
• Frequency penalty (0-2). Регулирует вероятность того, что модель повторит одну и ту же строку.
• Presence penalty (0-2). Этот параметр регулирует вероятность того, что модель заговорит на новые темы.

Как создать беседу?

Ответы чат-бота можно добавить в список messages и использовать для отправки последующих сообщений или вопросов для поддержания разговора. Пример:

Этот код можно включить в цикл, чтобы создать целую беседу. Будьте внимательны: при каждом вызове API вся беседа повторно отправляется в API. Поэтому количество необходимых токенов увеличивается, а значит, растет и стоимость.

Теперь вы можете без проблем начать использовать ChatGPT в ваших приложениях на Python. Это поможет вам создавать уникальный контент и продвинутые чат-боты, автоматизировать задачи и адаптировать код под свои конкретные требования.