首先定义一个function用来获取chat completion的响应 再调用这个function,结果如下: 总共的响应时间为2.72s。 2. Stream为true时 定义的function: 调用结果如下: 可以看到,当stream为false时,响应输出是等所有内容准备就绪再输出,总的响应时间为2.72s。当stream为true时,响应输出是一个个连续并有顺序的消息块,总的响...
I'm a bit lost as to how to actually use stream: true in this library. Example incorrect syntax: const res = await openai.createCompletion({ model: "text-davinci-002", prompt: "Say this is a test", max_tokens: 6, temperature: 0, stream: ...
temperature=0.7, stream=True)forchunkinresponse: text = chunk["text"]print(text) 使用stream参数的好处在于,它允许我们按需生成文本,而不需要等到整个文本都生成完毕。这对于处理大型文本生成任务来说非常有用,因为它可以降低内存占用和网络带宽使用,并且可以更快地获得部分结果。 参数frequency_penalty 参数frequency...
("DASHSCOPE_API_KEY"), # 填写DashScope base_url base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1", model="qwen-plus", # 通过以下设置,在流式输出的最后一行展示token使用信息 stream_options={"include_usage": True} ) messages= [ { "role": "user", "content": [ { "type"...
"stream": true }' 下面就是输出结果: curl 当然,这种使用方式虽然也能看,但是不太优雅。 或者在支持的软件中添加API即可,以下以Bob为例: Bob配置 比如我们翻译一段nascompares网站上有关最新绿联NAS消息的文字: 划词翻译 备注:如果需要使用https,用反代即可。
在尝试更换VPN节点,api-key均没用后,找到一种奇怪但work的方法:使用stream模式,具体代码如下: 关键在于设置stream=True,此时response则是一个生成器,每一次访问都会得到一个token,通过多次访问即可得到最终完整的句子。 虽然看上起很怪,但是就是解决了,康康评论区有没有更优雅的解决方式。
{"role": "user", "content": "'$prompt'"}],"temperature": 0.7,"stream": truefor text in $gptif test $text = 'data: [DONE]'breakelse if string match -q --regex "role" $textcontinueelse if string match -q --regex "content" $textecho -n $text | string replace 'data: ' '...
“stream”: true, // 启用流式输出 “stop”: [“\n”] // 指定输出终止符,这里使用换行符 } }复制代码 4. 发送HTTP请求并获取响应。5. 解析响应并处理流式输出。OpenAI API的响应将包含多个响应部分(response chunks),每个响应部分可能包含多个生成的文本片段。你可以按照需要使用这些文本片段。6. 可能需要...
在请求中设置stream: true会使模型在可用时立即返回标记,而不是等待所有标记序列生成完毕。它不会改变获取所有标记的时间,但会减少首个标记的时间,适用于需要显示部分进度或将停止生成的应用程序。这可以提供更好的用户体验和UX改进,因此值得尝试使用流式传输。
在请求中设置stream: true将导致服务在标记可用后立即返回标记,而不是等待生成完整的标记序列。 它不会更改获取所有标记的时间,但可以减少首次响应的时间。 此方法可提供更好的用户体验,因为最终用户可以在生成响应时读取响应。 流式处理对于需要很长时间进行处理的大型调用也很有用。 许多客户端和中间层在单个调用上...