如图；国内通过调用openai接口进行互动，实现图文互动/文本互动 注意：请求人数较多，需要等待 1、🔔获取ApiKey注册OpenAI账号，获取你的ApiKey，过程略。2、💬聊天接口⚠️不再推荐使用本接口，后面将废弃。接口地址(POST请求)POSThttps://api.openai.com/pro/chat/completions请求参数参数名类型长度必须备注apiKeyString64是OpenAI的ApiKeysessionIdString64是会话ID，关联上下文，推荐使用UUID作为sessionIdcontentString1000是发送的内容请求示例（Content-T
如图；国内通过调用openai接口进行互动，实现图文互动/文本互动 注意：请求人数较多，需要等待 1、🔔获取ApiKey注册OpenAI账号，获取你的ApiKey，过程略。2、💬聊天接口⚠️不再推荐使用本接口，后面将废弃。接口地址(POST请求)POSThttps://api.openai.com/pro/chat/completions请求参数参数名类型长度必须备注apiKeyString64是OpenAI的ApiKeysessionIdString64是会话ID，关联上下文，推荐使用UUID作为sessionIdcontentString1000是发送的内容请求示例（Content-T
源码下载地址：https://gitee.com/haoyachengge/chatgpt-speed.githeader('Content-Type:text/event-stream'); header('Cache-Control:no-cache'); header('Connection:keep-alive'); header('X-Accel-Buffering:no'); $apiKey=config("open.apiKey"); $apiUrl=config("open.apiHost").'/v1/chat/completions';//提问数据$message=$r
系列目录【SpringCloudAlibaba】（一）微服务介绍及Nacos注册中心实战【SpringCloudAlibaba】（二）微服务调用组件Feign原理+实战【SpringCloudAlibaba】（三）OpenFeign扩展点实战+源码详解本文目录系列目录前言SpringCloud与Dubbo的关系Dubbo架构一、项目说明二、新建父工程gg-parent1.pom.xml依赖二、API接口包gg-api1.数据传输对象DTO2.接口服务Service3.pom.xml依赖三、服务提供方gg-chatgpt1.pom.xml依赖2.application.properties3.接
系列目录【SpringCloudAlibaba】（一）微服务介绍及Nacos注册中心实战【SpringCloudAlibaba】（二）微服务调用组件Feign原理+实战【SpringCloudAlibaba】（三）OpenFeign扩展点实战+源码详解本文目录系列目录前言SpringCloud与Dubbo的关系Dubbo架构一、项目说明二、新建父工程gg-parent1.pom.xml依赖二、API接口包gg-api1.数据传输对象DTO2.接口服务Service3.pom.xml依赖三、服务提供方gg-chatgpt1.pom.xml依赖2.application.properties3.接
现在基于自然语言和文档进行对话的背后都是使用的基于嵌入的向量搜索。OpenAI在这方面做的很好，它的Cookbook(github.com/openai/openai-cookbook)上有很多案例，最近他们对文档做了一些更新。GPT擅长回答问题，但是只能回答它以前被训练过的问题，如果是没有训练过的数据，比如一些私有数据或者最新的数据该怎么办呢？这种情况下通常有两种办法，一种是微调(fine-tuning)，一种是嵌入(embedding)。微调就是在大模型的数据基础上做二次训练，事先准备好一批prompt-complition(类似于问答Q&A)的数据，生成新的模型，这个模型将会包含微调后的
一、序言⾸先，gym是OpenAI开发的通⽤强化学习算法测试平台，背后有⼤神PieterAbbeel、SergeyLevine等⼈率领的强⼤团队的⽀持。其次，学会了gym的基本应⽤，可以⾃⼰学习使⽤OpenAI的其他开源强化学习软件，如universe、roboschool和baselines等。再次，gym本⾝集成了很多仿真环境，如经典控制中的⻋摆环境，⼩⻋爬⼭环境、雅达利游戏、棋盘环境等。利⽤这些写好的环境，可以学习强化学习算法的基本原理。另外，gym是⽤Python语⾔写的，可以和深度学习的开源软件如TensorFlow等⽆缝衔接。 需要工具：anaconda+pycharmanacon
一、序言⾸先，gym是OpenAI开发的通⽤强化学习算法测试平台，背后有⼤神PieterAbbeel、SergeyLevine等⼈率领的强⼤团队的⽀持。其次，学会了gym的基本应⽤，可以⾃⼰学习使⽤OpenAI的其他开源强化学习软件，如universe、roboschool和baselines等。再次，gym本⾝集成了很多仿真环境，如经典控制中的⻋摆环境，⼩⻋爬⼭环境、雅达利游戏、棋盘环境等。利⽤这些写好的环境，可以学习强化学习算法的基本原理。另外，gym是⽤Python语⾔写的，可以和深度学习的开源软件如TensorFlow等⽆缝衔接。 需要工具：anaconda+pycharmanacon
打开VSCode新建一个工作目录使用pipinstall--upgradeopenai配置环境变量：OPENAI_API_KEY=windows配置:(需要重启)setxOPENAI_API_KEY"你的openaikey"准备训练数据集文件：格式如下：放到工作目录下比如A.jsonl使用命令格式化数据： openaitoolsfine_tunes.prepare_data-f如：openaitoolsfine_tunes.prepare_data-fA.json.nl然后一路Y即可生成两个文件train和valid然后创建训练模型：openaiapifine_tunes.create-t-m
打开VSCode新建一个工作目录使用pipinstall--upgradeopenai配置环境变量：OPENAI_API_KEY=windows配置:(需要重启)setxOPENAI_API_KEY"你的openaikey"准备训练数据集文件：格式如下：放到工作目录下比如A.jsonl使用命令格式化数据： openaitoolsfine_tunes.prepare_data-f如：openaitoolsfine_tunes.prepare_data-fA.json.nl然后一路Y即可生成两个文件train和valid然后创建训练模型：openaiapifine_tunes.create-t-m
