OpenAI platform 文档中直接给出了stream代码非常简单,只需要加一个stream: true标记。 import OpenAI from 'openai' const openai = new OpenAI({ apiKey: 'xxxxxxxxxxxx' }) async function main() { const stream = await openai.chat.completions.create({ model: 'gpt-3.5-turbo', messages: [{ role: '...
配置API-KEY docker部署 # 下载源码wget https://github.com/kenshin1983/ChatGPTAPIStream/archive/refs/heads/main.zip# 解压unzip ./main.zipcd./ChatGPTAPIStream-main# 配置API-KEYecho"API_KEY=sk-xxxxxxxxx">> .env# docker部署docker build -f ./Dockerfile -t chatgpt-stream . docker run -p 9...
OpenAI API Stream流式输出应用示例教程 讲解如何基于OpenAI API开发一个Stream流式响应的网页应用与代码片段展示#ChatGPT #OpenAI #人工智能 #一分钟干货教学 - 暴躁哐哐于20231024发布在抖音,已经收获了6.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
koa接口封装为 流式响应demo 代码语言:javascript 复制 /* * 使用 koa 实现一个 post 的 sse 请求 请求方式 post 请求path /api 参数straem 控制是否流式响应,stream=true 表示流式响应,否则普通响应 */constKoa=require("koa");constRouter=require("koa-router");constbodyParser=require("koa-bodyparser")...
(default: false) -s, --stream Streams the response (default: true) -s, --store Enables the local message cache (default: true) -t, --timeout Timeout in milliseconds -k, --apiKey OpenAI API key -o, --apiOrg OpenAI API organization -n, --conversationName Unique name for the ...
前端接收 类chatgpt 流数据,Fetch API接收"text/event-stream"数据流并且转成json 最近开发gpt相关的产品,要求和gpt一样逐字展示答案;需要处理“”text/event-stream"数据流;记录一下。(不会弄gif图,随便截屏两张效果图) connectEventSource() { let _this=this;...
uni-app实现小程序、H5多端ChatGPT客户端🚀🚀🚀支持stream式输出版本、UI漂亮、内容秒回复微信违规词检测,防止应用被封,会员次数充值,会员兑换码,分享,一键部署、独立后台,卡密兑换
准备 需要chatgpt的apikey 安装streamlit sudo apt update sudo apt install python3-pip pip3 install openai sudo pip3 install streamlit 编写代码 ai.py 需要替换成自己的api_key importstreamlitasstfromopenaiimportOpenAI st.title("ChatGPT-like clone")# Set OpenAI API key from Streamlit secretsclient=Ope...
(default: false) -s, --stream Streams the response (default: true) -s, --store Enables the local message cache (default: true) -t, --timeout Timeout in milliseconds -k, --apiKey OpenAI API key -n, --conversationName Unique name for the conversation -h, --help Display this ...
( model="gpt-3.5-turbo", messages=messages, stream=True, temperature=0 ) history[-1][1] = "" for chunk in completion: for choice in chunk.choices: content = choice.delta.content if content: history[-1][1] += content time.sleep(0.05) yield history with gr.Blocks() as demo: with...