若要设置 AZURE_OPENAI_CHAT_DEPLOYMENT 环境变量,请将 your-openai-deployment-name 替换为你的资源的其中一个区域。 若要设置 SPEECH_KEY 环境变量,请将 your-speech-key 替换为资源的其中一个密钥。 若要设置 SPEECH_REGION 环境变量,请将 yo...
https://{your-resource-name}.openai.azure.com/openai/deployments/{deployment-id}/chat/completions?api-version={api-version} 下面的URI比上面的多了一个chat,目前前文用到的ChatML语法只支持请求上面这种Completions语法,如果填写了下面的网址会报错Unsupported data type(参考这里),关于两种请求方式的区别可以参...
ChatGPT 模型 (gpt-35-turbo) 是一种专为对话接口设计的语言模型,该模型的行为方式与以前的 GPT-3 模型不同。 以前的模型是文本输入和文本输出,这意味着它们接受了提示字符串并返回了一个会追加到提示的补全。 但是,ChatGPT 模型是对话传入和消息输出。模型需要摄入具体的类似聊天脚本形式的提示字符串,并返回作为...
步骤3:登录到 Azure 账户后,在搜索框中输入“OpenAI”。步骤4:在搜索结果中找到“Azure OpenAI”服务,点击进入服务页面。步骤5:在服务页面中,选择“创建资源组”,并为资源组命名。这里建议使用“ChatGPT”作为名称。步骤6:选择所需的订阅方式。Azure OpenAI 提供免费试用订阅,你可以选择这个选项进行试用。步骤7:填写...
Azure OpenAI 服务完全由 Microsoft 控制;Microsoft 在 Microsoft 的 Azure 环境中托管 OpenAI 模型,并且该服务不会与 OpenAI 运营的任何服务(例如 ChatGPT 或 OpenAI API)交互。 稳定:SLA高达99.9% 来源微软官网: https://www.microsoft.com/licensing/docs/view/Service-Level-Agreements-SLA-for-Online-Services?
项目地址:https://github.com/stulzq/azure-openai-proxy希望大家点点 star。 2.搭建# 最快的方式当然是使用 Docker,以下是 docker compose 脚本: version:'3'services:chatgpt-web:image:chenzhaoyu94/chatgpt-webports:-3002:3002environment:OPENAI_API_KEY:<AuzreOpenAIAPIKey>OPENAI_API_BASE_URL:http://az...
今天,我们很高兴地宣布,基于 Microsoft Azure 的 企业级 Azure OpenAI ChatGPT 服务发布(国际预览版) 。借助 Azure OpenAI 独家服务,Azure 用户可以使用全球业界领先的AI模型(包括Dall-E 2、GPT-3.5、Codex 和其他由Azure特有的高性能和企业级云服务支撑的大语言模型
apiVersion:修改成在Azure OpenAI里面的一致即可; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 // The name of your Azure OpenAI Resource.constresourceName="resource name"// The deployment name you chose when you deployed the model.constmapper={// model: deployName'gpt-35-turbo-16...
Azure OpenAI 的模型名称通常对应于以下标准命名约定: {capability}-{family}[-{input-type}]-{identifier} 例如,我们最强大的GPT-3 模型称为text-davinci-003,而我们最强大的Codex 模型称为code-davinci-002。 名为ada、babbage、curie 和 davinci 的旧版 GPT-3 模型不遵循标准命名约定,它们主要用于微调(借助...
Azure OpenAI允许用户根据特定需求对模型进行微调，以提升响应的精准度和相关性。同时，OpenAI API Chat具备出色的上下文理解能力，可以生成连贯的对话内容。通过保留历史记录、动态调整输入和清晰的问题描述，API Chat有效保持了上下文的一致性。用户在进行微调时，应准备高质量的数据集，并验证模型的性能，以确保最佳应用...