分享一个有趣的小工具,10MB 身材的小工具,能够将各种不同的模型 API 转换为开箱即用的 OpenAI API 格式。 让许多依赖 OpenAI API 的软件能够借助开发者能够接触到的,非 OpenAI 的 API 私有部署和使用起来。 这个小工具的思路借鉴于 stulzq/azure-openai-proxy,一个将 Azure OpenAI API 转换为 OpenAI API 格式的项目。 / -p 8080:8080 soulteary/amazing-openai-api:v0.6.1 同样的,我们就可以访问 http://localhost:8080/v1/* 的地址,使用 OpenAI 本文作者: 苏洋 创建时间: 2024年01月09日 统计字数: 6809字 阅读时间: 14分钟阅读 本文链接: https://soulteary.com/2024/01/09/amazing-openai-api-call-all-non-openai-models-according-to-the-openai-api.html
概述 OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言或代码的任务。我们提供一系列具有不同能力模型以适用于不同的任务,允许您微调并定制自己的专用模型。 提示和完成(Prompts and completions) 完成端(completions )点位于 API 的中心。它为我们的模型提供了一个简单的界面,非常灵活和强大。 例如,如果您向 API 提供提示“为冰淇淋店编写标语”,它将返回类似“我们每勺都提供微笑!“ 设计提示本质上是“编程”模型的方式,通常是通过提供一些说明或一些示例。 给定 API 请求中处理的标记数量取决于输入和输出的长度。根据粗略的经验法则,对于英文文本,1 个标记大约是 4 个字符或 0.75 个单词。 模型(models) 该 API 由一组具有不同功能和价位的模型提供支持。基本 GPT-3 模型称为达芬奇、居里、巴贝奇和艾达。
如何用 Python 调用 OpenAI API? 如果我能通过Python使用Chatgpt接口,又能通过Chatgpt学习Python,岂不是很快乐。 第一种方法用Python中的openai库来实现API连接,这是目前最普遍的,也最简单的方法。 操作步骤大致讲下,注意下面不是Chatgpt回答的哈哈。 1、你得注册OpenAI账号 这个网上教程已经铺天盖地,就不赘述具体怎么操作了,无非是科学上网(尽管如此,我知道绝大多数人还是不知道的) 2、获取OpenAI的API秘钥 当你注册号OpenAI账号后, 这个也很简单,登录OpenAI网站,在右上角的个人信息中,有个View API keys,点进去。 接着创建新的秘钥,便可以获得新创建的API key。 import openai # 填你的秘钥 openai.api_key = "这里填key" # 提问代码 def chat_gpt(prompt): # 你的问题 prompt
这个问题甚至我的一些大厂的朋友也不太清楚,所以我觉得有必备写一篇文章来简单盘盘它,希望能帮助到有需要的人 众所周知,由于大陆与 OpenAI 双方互相封锁,大陆是无法直接访问 OpenAI api 的 不过由于 GPT 4 的统治地位,国内很 AI 应用都首选 OpenAI,那么问题来了,这些应用该怎么访问 OpenAI 的 api 呢 其实主要有两种方式 1. ,这样就可以访问 OpenAI 了 代理只是起到了一个转发流量的作用,所以除了 host 外,其他像 query,body 等与直接访问 OpenAI api 无异,这样使用者只需要把 host 替换一下 (比如把 api.openai.com 换成 api.openai-proxy.com),其他请求格式不变,就可访问 OpenAI 的 api 了,很方便 当然了这个代理国内必须可以访问,比如 Cloudflare 上的 访问 OpenAI 的 api 应用,该怎么办 实际上只要在访问 api.example.com 时解析出 vercel 平台上的 IP ,然后再通过 IP 来访问部署在 vercel 平台上的应用即可
openai.error.APIConnectionError: Error communicating with OpenAI: HTTPSConnectionPool(host=‘api.openai.com period of time, or established connection failed because connected host has failed to respond’)) 问题 openai 需要外网才能链接 思路 设置正向代理或者反代 解决 openai.api_base = "https://openai.wndbac.cn/v1" #在这里设置即可,需要特别注意这里的/v1是必须的,
背景动机与当前热点 1.1 为什么需要OpenAI API兼容 随着OpenAI API在大模型生态中的广泛应用,它已成为行业事实上的标准。 等API 高性能适配:在保持OpenAI API接口兼容的同时,充分发挥底层推理引擎的性能优势 流式输出优化:针对Chat等实时场景,优化流式输出的延迟和吞吐量 多模型支持:支持多种模型通过统一的OpenAI API接口访问 扩展功能:在兼容OpenAI API的基础上,提供额外的扩展功能 1.3 vLLM的定位与优势 vLLM在实现OpenAI API兼容时,充分发挥了其高性能推理引擎的优势,同时保持了良好的兼容性 核心更新亮点与新要素 vLLM的OpenAI API兼容实现引入了多项创新设计,使其在兼容性、性能和扩展性方面表现出色: 2.1 完整的API映射机制 vLLM实现了与OpenAI API的全面映射,包括 的OpenAI API兼容实现将推动推理服务API的标准化,促进不同框架之间的互操作性 性能持续优化:兼容层的性能将持续优化,与原生API的性能差距将逐渐缩小 功能持续扩展:将支持更多OpenAI API
OpenAI API是OpenAI提供的一组软件API,它可以让开发人员使用自然语言处理(NLP)、机器学习(ML)和机器人技术(Robotics)等技术来开发自然语言处理(NLP)应用程序。 要使用OpenAI API,首先需要在OpenAI官网上注册一个账号,然后登录,获取API key。然后,可以使用Go语言的第三方库OpenAI SDK来调用OpenAI API。 OpenAI SDK提供了一个简单的API,可以用来访问OpenAI API。 /openai/openai-sdk-go/openai")func main() { // 获取OpenAI API key apiKey := os.Getenv("OPENAI_API_KEY ") // 创建OpenAI客户端 client := openai.NewClient(apiKey) // 调用OpenAI API resp, err := client.Completion.Create
模型 概述 OpenAI API 由一系列具有不同功能和价位的模型提供支持。您还可以通过微调为您的特定用例自定义我们的基本模型。 OpenAI模型是非确定性的,这意味着相同的输入可以产生不同的输出。将温度设置为 0 将使输出大部分具有确定性,但可能会保留少量可变性。 寻找合适的型号 尝试Davinci是了解API能够做什么的好方法。 按以下方式包装提示: "<|endoftext|>[prompt]\n--\nLabel:" 换句话说,如果你正在执行一个curl命令,它看起来像(替换[]中的变量): 123456789curl https://api.openai.com /v1/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY"
OpenAI的文本嵌入衡量文本字符串的相关性。 如何获取嵌入 要获取嵌入,请将文本字符串发送到嵌入 API 终结点,同时选择嵌入模型 ID(例如,)。响应将包含一个嵌入,您可以提取、保存和使用嵌入。 text-embedding-ada-002 示例请求: curl https://api.openai.com/v1/embeddings \ -H "Content-Type: application /json" \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -d '{"input": "Your text string goes here", 您可以在 GitHub 上的食谱中找到使用矢量数据库和 OpenAI API 的示例。
和使用 OpenAI API 时,SQL 并不是第一个想到的语言。 OpenAI API — 测试聊天完成端点 我们将在 SQL 中实现的聊天完成示例非常简单。 OpenAI 的官方文档向您展示了向其 API 发出请求的过程: 图 1 — OpenAI 请求文档(作者提供的图片) 由于 SQL 中的 OpenAI 没有第三方库(如 Python),因此您必须选择更手动的方法 在函数内部,该v_api_key常量保存您的 OpenAI API 密钥的值,因此不要忘记更改它。 SQL 中的 OpenAI API 总结 没有多少人期望 SQL 成为对 OpenAI API 进行 HTTP 调用的可行选项。哎呀,许多新手并不知道 SQL 可以做的不仅仅是基本的数据操作。
OpenAI在11月6号的开发者大会上,除了公布了gpt4-v、gpt-4-turbo等新模型外,还有一个assistants-api,基于assistants-api开发者可以构建自己的AI助手, 目前assistants-api有三类的工具可以用。 assistants-api目前还处于beta版本,但从OpenAI的规划来看,后续应该是会支持DALLE3、gpt4-v甚至是plugin的,我们可以期待下。 使用assistants-api和使用chat-api有啥区别?首先就是chat api只能使用模型的chat能力的,而且如果你之前使用过,就会发现chat对话历史都需要自行维护,很不方便。 如果大家需要试用Assistants-API的话,也可以先到官方https://platform.openai.com/assistants 先行体验,试用完成后可以再将页面配置完整翻译成代码,然后再嵌入到自己的应用中
使用完成接口 POST https://api.openai.com/v1/completions 此接口的作用为提供的提示和参数创建补全 Request body-请求正文 model string 可以使用列表模型API 查看所有可用模型,或参阅模型概述了解它们的描述。 例如,ifis 5,API 将返回 5 个最有可能的令牌的列表。API 将始终返回采样令牌,因此响应中最多可能存在元素。 {"50256": -100} user string Optional 代表最终用户的唯一标识符,可帮助 OpenAI 监控和检测滥用行为。 调用示例 curl https://api.openai.com/v1/completions -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization
在我们开始使用 OpenAI API 之前,我们需要登录我们的 OpenAI 帐户并生成我们的API 密钥。 这里要注意,OpenAI 不会在生成 API 密钥后再次显示它,因此请及时复制你的 API 密钥并保存。 我将创建一个名为 OPENAI_API_KEY 的环境变量,它将包含我的 API 密钥并将在下一节中使用。 API 密钥进行身份验证 OpenAI API 使用 API 密钥进行身份验证。 示例 curl 命令: curl https://api.openai.com/v1/models -H 'Authorization: Bearer YOUR_API_KEY' -H 'OpenAI-Organization : YOUR_ORG_ID' Python 包的示例:openai import os import openai openai.organization = "YOUR_ORG_ID" openai.api_key
您可以将 Codex 用于各种任务,包括: 将注释转换为代码 在上下文中完成下一行或函数 为您提供知识,例如查找有用的库或应用程序的 API 调用 添加评论 重写代码以提高效率 要了解 Codex 的实际应用 Codex 知道大量的库、API 和模块。通过告诉 Codex 使用哪些方法(无论是从注释中还是将它们导入到代码中),Codex 将根据它们而不是替代方案提出建议。 <! 注意:Codex 可以建议有用的库和 API,但请务必进行自己的研究,以确保它们对您的应用程序是安全的。 注释样式会影响代码质量。对于某些语言,注释的样式可以提高输出的质量。 在大多数情况下,将 API 温度设置为 0 或接近零(例如 0.1 或 0.2)往往会提供更好的结果。 stop 用户可以将流式处理与重复相结合,通过从 API 请求多个解决方案并使用返回的第一个响应来减少延迟。通过设置执行此操作。
本文提供了使用Streamlit和OpenAI创建的视频摘要应用程序的概述。该程序为视频的每个片段创建简洁的摘要,并总结视频的完整内容。 要运行应用程序,需要安装以下依赖项: Python(3.7或更高版本) Streamlit OpenAI API密钥 llama_index youtube_transcript_api html2image langchain 搭建环境 首先,需要设置我们的开发环境,可以使用以下代码片段将API密钥设置为环境变量: import os os.environ["OPENAI_API_KEY"] = '{ your_Api_Key}' 然后导入所有的包 from llama_index import StorageContext, load_index_from_storage from llama_index 使用youtube_transcript_apto直接获取视频的文本,并通过OpenAI的语言模型来提供摘要。
检索模型 get https://api.openai.com/v1/models/{模型} 检索模型实例,提供有关模型的基本信息,例如所有者和权限。 路径参数 模型 字符串 必填 用于此请求的模型的 ID curl https://api.openai.com/v1/models/text-davinci-003 \ -H 'Authorization : Bearer YOUR_API_KEY'
OpenAI Chat API 参数完整中文指南 本文档详细列出了OpenAI Chat API (https://api.openai.com/v1/chat/completions) 的所有请求参数 您可以比较 Chat Completions 与 Responses 的区别来决定选择,最新接口请访问:https://platform.openai.com/docs/api-reference/chat /create API 端点 POST https://api.openai.com/v1/chat/completions 该API创建一个针对给定聊天对话的模型响应。 ", "/api/weather", "GET", "获取天气信息"), create_api_tool("news", "/api/news", "GET", "获取新闻信息"), create_api_tool ("translate", "/api/translate", "POST", "翻译文本") ] # 使用API工具 api_response = openai.chat.completions.create
您可以将以下命令粘贴到终端中以运行您的第一个 API 请求。 确保替换为您的私有 API 密钥-YOUR_API_KEY curl https://api.openai.com/v1/completions -H "Content-Type: application /json" -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" -d '{"model": "text-davinci-003", "prompt": "Say this max_tokens该参数设置 API 将返回多少令牌的上限。
了解如何使用我们的 DALL·E 型号 介绍 图像 API 提供了三种与图像交互的方法: 根据文本提示从头开始创建图像 根据新的文本提示创建现有图像的编辑 创建现有图像的变体 本指南介绍了使用这三个 API 图像 API 处于测试阶段。在此期间,API 和模型将根据你的反馈进行改进。为了确保所有用户都能舒适地制作原型,默认速率限制为每分钟 50 张图像。 response = openai.Image.create( prompt="a white siamese cat", n=1, size="1024x1024" ) image_url response = openai.Image.create_edit( image=open("sunlit_lounge.png", "rb"), mask=open("mask.png", file, 1, "1024x1024" ); 错误处理 API 请求可能会由于输入无效、速率限制或其他问题而返回错误。
前言 由于众所周知的原因,OpenAI 的 API 在国内访问困难,因此目前出现了一批二手 API 卖家,但是这些二手 API 卖家的稳定性存疑。 本项目的目的旨在聚合众多 API 接口,以提供一个尽量稳定的 API 访问渠道。 同时本项目也可作为 OpenAI 的 API 代理服务器使用。 截图展示 All in one 的 OpenAI 接口,整合各种 API 访问方式,也可作为 OpenAI API 代理使用,开箱即用~ All in one 的 OpenAI 接口,整合各种 API OpenAI API CloseAI OpenAI-SB OpenAI Max OhMyGPT 自定义渠道 支持通过负载均衡的方式访问多个渠道。 使用方式 在渠道页面中添加你的 API Key ,之后在令牌页面中新增一个访问令牌。 之后就可以使用你的令牌访问 One API 了,使用方式与 OpenAI API 一致。