Серия GPT

Все, что программистам нужно знать о GPT — OpenAI API в действии

Часть II: Серия GPT

Если бы вы не жили под скалой, к настоящему времени вы бы так или иначе использовали интерфейс ChatGPT на их веб-сайте. Бесплатная версия предоставляет довольно хорошую функциональность, поэтому при запуске она была одной из самых обсуждаемых тем. Но версия API предлагает еще больше возможностей для разработки с моделями OpenAI. И вам нужно будет научиться использовать API для интеграции ChatGPT в ваши производственные системы.

В этой серии из нескольких постов о GPT я намереваюсь собрать все знания, которые я приобрел за несколько месяцев, и логически организовать их в читаемые фрагменты для моих читателей. В своем последнем посте я рассказал о различных достижениях в области НЛП, благодаря которым стал возможен ChatGPT, и особо рассказал о как работает chatGPT. В этом посте я расскажу вам об ChatGPT API и о том, как вы можете использовать различные конечные точки ChatGPT. В третьем посте мы углубимся в разработку подсказок, где я расскажу вам о различных тактиках, которые можно использовать для создания полезных подсказок. В четвертом посте я расскажу о Langchainи его различных полезных функциях. И я буду продолжать добавлять новые посты здесь. Так что следите за мной здесь, на Medium, чтобы получать уведомления об этом.

Первый звонок

Итак, для начала самый простой запрос, который вы можете сделать к API, — это посмотреть, какие модели предоставляются с API. Мы можем сделать это, просто используя модуль запросов и запрос GET:

import requests

url = "https://api.openai.com/v1/models"

payload = {}
headers = {
  'Authorization': 'Bearer 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'
}

response = requests.request("GET", url, headers=headers, data=payload)

for i, data in enumerate(response.json()['data']):
    print(i, ":", data['id'])

-----
OUTPUT:
0 : whisper-1
1 : babbage
2 : davinci
3 : text-davinci-edit-001
...

Или эквивалентный запрос с использованием модуля openai Python:

import os
import openai

# Load your API key from an environment variable or secret management service
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

response = openai.Model.list()

for i, data in enumerate(response['data']):
    print(i, ":"…