Python 调用 GPT-3 API 实现过程详解

简介

在本篇文章中，我们将学习如何使用 Python 调用 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）API 并生成文本。GPT-3 是目前取得了良好效果的自然语言生成系统之一，是 OpenAI 公司开发的。使用 GPT-3，我们可以生成文章、书籍、对话等。在本文中，我们将学习如何使用 Python 与 GPT-3 合作实现如此强大的功能。

步骤

以下是调用 GPT-3 API 的完整步骤：

步骤 1：账号注册

在使用 GPT-3 API 前，需要先申请访问权限。申请访问权限需要登陆 OpenAI 官网 并注册账号。

步骤 2：安装 OpenAI Python SDK

在 Python 中使用 GPT-3 API，我们需要安装 openai Python SDK，可使用以下命令完成安装。

pip install openai

步骤 3：获取 API 访问密钥

申请访问权限通过后，需要获取访问 API 所需的密钥。在登陆 OpenAI 官网后，导航至 Dashboard -> API Keys，可获取 API 访问密钥。（注意，应妥善保管密钥，避免泄露）

步骤 4：编写 Python 代码并调用 GPT-3 API

使用 Python 代码调用 GPT-3 API，需要先导入 openai 库并设置密钥（如下所示）。

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"

接下来，我们可以使用 openai.Completion.create() 方法创建一个 API 请求。下面是一个简单的使用示例：

prompt = "In a shocking turn of events, scientists have discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English."

response = openai.Completion.create(
  engine="davinci",
  prompt=prompt,
  max_tokens=1024,
  n=1,
  stop=None,
  temperature=0.5,
)

print(response.choices[0].text)

在上述示例中，我们使用 openai.Completion.create() 方法传递了三个参数：engine、prompt 和 max_tokens。其中：
* engine：指定使用 GPT-3 中的哪个模型，此处我们使用 davinci 模型，它是 GPT-3 中最强的模型。
* prompt：指定需要让 GPT-3 执行的任务，并提供一些任务概述。
* max_tokens：指定结果最大长度。最大建议值为2048。

最后，我们可以使用 response.choices[0].text 访问 Completion 对象中的文本结果。示例中的结果为：

"In a shocking turn of events, scientists have discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. Even more surprising to the researchers was the fact that the unicorns spoke perfect English. The researchers have yet to find an explanation for this phenomenon, but they are optimistic that further research could reveal the secret of these talking unicorns."

步骤 5：测试算法质量

在使用 GPT-3 API 时，需要测试成功生成的结果的质量。建议从结果中选取几个样本，手动检查结果是否符合预期，如果素质不高，还需要重新优化参数。

示例

以下是两个在调用 GPT-3 API 时使用的实例：

示例 1：机器自动完成文字流

下面的 Python 代码通过 API 访问 GPT-3，自动生成故事中的后续内容，生成的内容有很好的连贯性和图像。

import openai
openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"

model_engine = "davinci"
prompt = ("""
           Sam was walking home late at night when he turned around and saw a pair of eyes staring at him. 
           """)
results = openai.Completion.create(
    engine=model_engine,
    prompt=prompt,
    max_tokens=1024,
    n=1,
    stop=None,
    temperature=0.7
)

print("Result: ", results.choices[0].text)

示例 2：机器自动回答问题

下面的 Python 代码使用 GPT-3 自动回答有关科技的问题：

```python
import openai

openai.api_key = "YOUR_SECRET_API_KEY"

def get_response(prompt, model_engine):
"""
反馈一个包含文本答案的 prompt
"""
prompt = prompt.strip()

# 配置请求信息并获取文本反馈response_response = openai.Completion.create(
    prompt=prompt,
    engine=model_engine,
    max_tokens=1024,
    n=1,
    temperature=0.5,
    stop=None,
)

message = response.choices[0].text.strip()
if message.endswith(('.','!','?')):
    message = message[:-1]

return message

处理engineering的问题

prompt = "What is engineering?"
print(f"Q: {prompt}")
print(f"A: {get_response(prompt, 'davinci')}")

处理programming的问题

prompt = "What is programming?"
print(f"Q: {prompt}")
print(f"A: {get_response(prompt, 'davinci')}")```

以上就是我们使用 Python 调用 GPT-3 API 的完整攻略，希望你能利用这些步骤获取一个神经网络生成的高质量文本！