重返CSDN，时隔三个月，我成长了（Python与ChatGPT篇）

女爷i 2024-02-05 15:49 44阅读 0赞

**兄弟们，我回来啦，好久没有写文章了，大概有3个月了吧，这些天我都在封闭式学习（虽然以后还会持续一段时间·····）收货不小，不过，重新回到CSDN，我很开心**

> 名字：阿玥的小东东
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> 学习语言：python、C/C++
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> 博客主页：[阿玥的小东东的博客\_CSDN博客-python&&c++高级知识,过年必备,C/C++知识讲解领域博主][CSDN_-python_c_C_C]

## 安装包 ##

ChatGPT是一种基于OpenAI GPT（生成式预训练模型）的Python库，可以用于构建聊天机器人。它是一种生成式模型，可以根据输入生成自然语言的回复。

要使用ChatGPT，首先需要安装相应的Python包。最常用的ChatGPT包是`gpt-3.5-turbo`，你可以使用以下命令进行安装：

pip install openai

## 注册ChatGPT账号 ##

安装完成后，你需要在OpenAI的官方网站上注册一个帐户，并获得一个API密钥。然后，可以使用以下代码来创建一个ChatGPT实例并与其进行交互：

import openai
    
    # 设置API密钥
    openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
    
    # 定义聊天问题
    question = "What is the capital of France?"
    
    # 调用ChatGPT进行回答
    response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",
      prompt=question,
      max_tokens=100,
      n = 1,
      stop=None,
      temperature=0.7
    )
    
    # 打印回答
    print(response.choices[0].text.strip())

在这个示例中，我们使用ChatGPT回答了一个关于法国首都的问题。我们将问题作为输入传递给ChatGPT，并将生成的回答打印出来。

### **GPT简单接口代码示例** ###

**这里是一个简单的GPT接口的Python代码示例啊兄弟们，使用OpenAI的GPT-3 API作为示例（别问我为什么哈哈哈）**

import openai
    import os
     
    # 首先，需要设置API的访问秘钥
    openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
     
    # 定义一个函数，用来生成一些文本
    def generate_text(prompt):
        # 调用API，并传入文本提示
        response = openai.Completion.create(
            engine="text-davinci-002",
            prompt=prompt,
            temperature=0.5,
            max_tokens=1024,
            n=1,
            stop=None,
            timeout=15,
        )
        # 返回API返回的文本
        return response.choices[0].text.strip()
     
    # 示例，生成一些文本，以 “Hello world” 为输入
    generated_text = generate_text("Hello world")
     
    # 打印生成的文本
    print(generated_text)

这个代码示例会调用OpenAI的GPT-3 API，使用 text-davinci-002 引擎来生成一些文本，然后将生成的文本输出到控制台。您需要将 os.environ\["OPENAI\_API\_KEY"\] 中的API秘钥替换成您自己的，才能成功运行该代码示例。

## python中如何调用GPT ##

要使用Python中的GPT-3模型，您可以使用 openai 软件包。这里有一个示例代码，演示如何使用 openai 包并与GPT-3模型进行交互：

>     import openai
>     import os
>      
>     # 首先，需要设置API的访问秘钥
>     openai.api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
>      
>     # 定义一个函数来与GPT-3模型进行交互
>     def ask_gpt(prompt):
>         # 调用API，并传入文本提示
>         response = openai.Completion.create(
>             engine="davinci",
>             prompt=prompt,
>             max_tokens=1024,
>             n=1,
>             stop=None,
>             temperature=0.7,
>         )
>         # 返回模型的回答
>         return response.choices[0].text.strip()
>      
>     # 示例：与GPT-3模型进行交互，并询问一些问题
>     question = "What is the capital of France?"
>     answer = ask_gpt(question)
>      
>     # 打印模型的回答
>     print(answer)
> 
>   
>

在上面的代码中，`ask_gpt()` 函数接受一个字符串参数 `prompt 的哈`，它将传递给 GPT-3 模型，然后模型会生成一个回答。该函数使用 `openai` 软件包调用 API，并返回模型的回答，该回答可以是一段文本，或者是一组文本选项。

**兄弟们，我们再来说说gpt的好处好吧**

### chat GPT的用处 ###

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于深度学习的预训练自然语言处理模型，由OpenAI开发。它的主要用途是生成人类可以理解的语言内容，如文章、对话、电子邮件等。

GPT可用于以下任务：

1. 文本生成：GPT可以根据给定的主题、输入内容，生成与之相关的文章、故事、诗歌（**我用gpt写的藏头诗给我女朋友兄弟们！**）

2. 问答系统：GPT可以根据给定的问题，生成与之相关的答案

3. 机器翻译：GPT可以将一种语言翻译成另一种语言

4. 自然语言理解：GPT可以理解和分析人类语言中的语义和语法结构，并将其转化为机器可读的形式。

5. 聊天机器人：GPT可以模拟人类对话，现智能聊天机器人的功能。

总之，GPT具有广泛的应用场景，在自然语言处理、智能对话、翻译、文本生成等领域都有巨大的潜力。

### 写在最后 ###