在Windows中部署ChatGPT学术版API是一个简单而高效的进程。首先,您需要下载ChatGPT学术版的源代码包,并将其解压到指定的路径。
在安装完依赖后,您需要获得ChatGPT学术版API的访问权限。
在安装和配置完成后,您可使用curl命令来测试ChatGPT学术版API的调用。
除使用curl命令外,您还可使用官方提供的代码来调用ChatGPT学术版API。
ChatGPT学术版API提供了高效的智能语言模型服务,可利用于聊天机器人、智能客服、自动摘要等利用场景。
ChatGPT学术版API基于强大的GPT⑶.5 Turbo模型,生成的文本具有逼真的自然语言表达能力。
ChatGPT学术版API支持多轮对话交互,可以轻松实现复杂的对话逻辑和上下文理解。
在Windows下部署ChatGPT学术版API的第一步是打开Web浏览器。
在Web浏览器中访问OpenAI官网,以获得API密钥。
在OpenAI官网上注册并获得API密钥,以便在代码中配置。
将获得到的API密钥复制保存,并在代码中配置API密钥。
您可以将ChatGPT学术版API集成到本地利用程序中,以实现智能对话功能,提升用户体验。
您可以在Windows下开发Web利用程序,并使用ChatGPT API提供智能聊天服务,从而增加用户与利用的交互性和互动性。
在Windows中部署ChatGPT学术版API是一个简单而高效的进程。通过下载和解压源代码包,安装相关依赖,获得API访问权限,然后可以通过测试API调用来验证部署会不会成功。ChatGPT学术版API可以广泛利用于各种领域,提供高质量的生成文本和可扩大的对话交互。不管是在本地利用程序或者Web利用程序中集成ChatGPT API,都能为用户提供更智能的体验。
CHATGPT_API c("your_api_key");
c.SetModel("code-davinci-002");
auto off = c.Text("What is your name?");
auto& r = off.value();
std::cout < r.t < std::endl;
上述代码会返回一个包括模型响应的 std::optional <CHATGPT_RESULT>
对象。
还有一个可用的温度参数可以用来决定模型响应的随机程度(数值越低,随机性越低)。你还可以设置一个代码模型(目前不要钱)来测试代码生成。
CHATGPT_API c("your_api_key");
auto off = c.Image("Red cat");
auto& r = off.value();
std::cout < r.t < std::endl;
上述代码会返回一个包括红色猫咪 PNG 图象的原始数据的 std::optional <CHATGPT_RESULT>
对象。
该库依赖于我的 REST API(已包括在存储库中),并通过 JSON 与 ChatGPT 端点进行通讯。例如,成员函数 Text() 的实现以下:
std::optional <CHATGPT_RESULT> Text(const char* prompt, int Temperature = 0, int max_tokens = 10)
{
std::vector<char> data(10000);
sprintf_s(data.data(), 10000, R"({
"model": "%s",
"prompt": "%s",
"temperature": %i,
"max_tokens": %i,
"top_p": 1,
"frequency_penalty": 0.2,
"presence_penalty": 0
})", model.c_str(), prompt, Temperature, max_tokens);
data.resize(strlen(data.data()));
RESTAPI::REST r;
r.Connect(L"api.openai.com", true, 0, 0, 0, 0);
std::initializer_list<std::wstring> hdrs = { Bearer(), L"Content-Type: application/json" };
auto hi = r.RequestWithBuffer(L"/v1/completions", L"POST", hdrs, data.data(), data.size());
std::vector<char> out;
r.ReadToMemory(hi, out);
out.resize(out.size() + 1);
try {
jsonxx::Object o;
o.parse(out.data());
CHATGPT_RESULT r;
r.o = o;
auto& choices = o.get<jsonxx::Array>("choices");
auto& choice0 = choices.get<jsonxx::Object>(0);
r.t = choice0.get<jsonxx::String>("text");
return r;
}
catch (...) {
}
return {};
}
现在,我正在忙于在我的 Turbo Play 中实现这些使人惊叹的功能,所以我将不断地添加新的内容!
答案:在Windows 中部署ChatGPT学术版需要以下步骤:
pip install -r requirements.txt
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