如何通过Python使用OpenAI GPT（#3：准备开发环境） |
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出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！ 安装Python、pip和虚拟环境 本系列中使用的是Python 3.9.5，以及通过pip来安装所需的包。 如果你还没有安装Python，可以去www.python.org/downloads/下载安装符合你操作系统的版本。 为了管理开发环境，我们会使用virutalenvwrapper，你可以在这里查看安装指南。 最简单的办法是使用pip： pip install virtualenvwrapper注意：如果你常用的是virtualenv、Poetry或者别的包管理器，也没必要换。 如果没有安装pip，可以官方文档中的脚本来安装，在这里。 打开终端，cd到包含get-pip.py文件的目录下，运行： # MacOs and Linux users python get-pip.py # Windows users py get-pip.py这样你就安装好了下面几个东西： Pythonpipvirtualenvwrapper我强烈建议Windows用户创建一个Linux虚拟机，因为大部分例子都在Linux Mint系统下验证过。 下面让我们来创建一个虚拟环境： mkvirtualenv -p python3.9 chatgptforpythondevelopers然后激活它： workon chatgptforpythondevelopers获取你的OpenAI的API Key接下来是创建API Key，它能让你接入OpenAI提供的官方API。 访问https://openai.com/api/创建账户。 根据https://beta.openai.com/account/api-keys的指南创建账户和API Key。 API Key需要归属某个组织，本系列中我们命名为“learningGPT”。 把生成出来的key安全地保管好，而且在账户中也没法再次看到它了。 安装官方的Python包我们可以通过HTTP请求来访问API，也可以通过官方的Python库、Node.js库，或者社区维护的库来访问API。 本系列中我们会使用OpenAI官方提供的库，可以通过下面的方式安装： pip install openai确保你是在我们之前创建的虚拟环境中安装的。 测试API Key为了验证一切工作正常，我们将会执行一次curl调用。 让我们先把key和组织id保存在一个.env文件中： cat .env API_KEY=xxx ORG_ID=xxx EOF在执行这个命令之前要确保API_KEY和ORG_ID的值都更新了。 然后再执行： source .env curl https://api.openai.com/v1/models \ -H 'Authorization: Bearer '$API_KEY'' \ -H 'OpenAI-Organization: '$ORG_ID''这个curl命令会返回API支持的模型清单，比如davinci、ada这类的。 为了使用Python代码测试API，我们可以执行下面的代码： import os import openai # reading variables from .env file, namely API_KEY and ORG_ID. with open(".env") as env: for line in env: key, value = line.strip().split("=") os.environ[key] = value # Initializing the API key and organization id openai.api_key = os.environ.get("API_KEY") openai.organization = os.environ.get("ORG_ID") # Calling the API and listing models models = openai.Model.list() print(models)考虑到这个方法将来可能还挺场用，我们来创建一个可重用的初始化方法，如下： import os import openai def init_api(): with open(".env") as env: for line in env: key, value = line.strip().split("=") os.environ[key] = value openai.api_key = os.environ.get("API_KEY") openai.organization = os.environ.get("ORG_ID") init_api() models = openai.Model.list() print(models) |
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