当前位置: 首页 > news >正文

OpenAI API: How to catch all 5xx errors in Python?

题意:OpenAI API:如何在 Python 中捕获所有 5xx 错误?

问题背景:

I want to catch all 5xx errors (e.g., 500) that OpenAI API sends so that I can retry before giving up and reporting an exception.

我想捕获 OpenAI API 发送的所有 5xx 错误(例如,500),以便在放弃并报告异常之前进行重试。

Right now I'm basically doing the following:

现在我基本上是在做以下操作:

try:response = openai.ChatCompletion.create(req)
except InvalidRequestError as e:reportError
except ServiceUnavailableError as e:retry
except Exception as e:response = f"Exception: {e}"raise Exception(response)

Some 5xx errors are getting caught as unknown errors (last case) which I want to catch so that I can retry them as I do in the case of the ServiceUnavailableError. But I don't know how to go about catching all the 5xx errors for retry. The docs just talk about how to catch the specifically named errors.

一些 5xx 错误被当作未知错误(最后一种情况)捕获,我想捕获这些错误,以便像处理 `ServiceUnavailableError` 一样重试。但我不知道如何捕获所有 5xx 错误以进行重试。文档只提到如何捕获特定命名的错误。

问题解决:

All 5xx errors belong to the ServiceUnavailableError. Take a look at the official OpenAI documentation:

所有 5xx 错误都属于 `ServiceUnavailableError`。请查看官方的 OpenAI 文档:

TYPEOVERVIEW
APIErrorCause: Issue on our side.
Solution: Retry your request after a brief wait and contact us if the issue persists.
TimeoutCause: Request timed out.
Solution: Retry your request after a brief wait and contact us if the issue persists.
RateLimitErrorCause: You have hit your assigned rate limit.
Solution: Pace your requests. Read more in our Rate limit guide.
APIConnectionErrorCause: Issue connecting to our services.
Solution: Check your network settings, proxy configuration, SSL certificates, or firewall rules.
InvalidRequestErrorCause: Your request was malformed or missing some required parameters, such as a token or an input.
Solution: The error message should advise you on the specific error made. Check the documentation for the specific API method you are calling and make sure you are sending valid and complete parameters. You may also need to check the encoding, format, or size of your request data.
AuthenticationErrorCause: Your API key or token was invalid, expired, or revoked.
Solution: Check your API key or token and make sure it is correct and active. You may need to generate a new one from your account dashboard.
ServiceUnavailableErrorCause: Issue on our servers.
Solution: Retry your request after a brief wait and contact us if the issue persists. Check the status page.

Handle the ServiceUnavailableError as follows:

如下处理 `ServiceUnavailableError`:

try:# Make your OpenAI API request hereresponse = openai.Completion.create(prompt="Hello world",model="text-davinci-003")except openai.error.ServiceUnavailableError as e:# Handle 5xx errors hereprint(f"OpenAI API request error: {e}")pass

相关文章:

OpenAI API: How to catch all 5xx errors in Python?

题意:OpenAI API:如何在 Python 中捕获所有 5xx 错误? 问题背景: I want to catch all 5xx errors (e.g., 500) that OpenAI API sends so that I can retry before giving up and reporting an exception. 我想捕获 OpenAI API…...

C++初阶学习——探索STL奥秘——标准库中的priority_queue与模拟实现

1.priority_queque的介绍 1.priority_queue中文叫优先级队列。优先队列是一种容器适配器,根据严格的弱排序标准,它的第一个元素总是它所包含的元素中最大的。 2. 此上下文类似于堆,在堆中可以随时插入元素,并且只能检索最大堆元…...

PyTorch经典模型

PyTorch 经典模型教程 1. PyTorch 库架构概述 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架,具有高度的灵活性和动态计算图的特性。它支持自动求导功能,并且拥有强大的 GPU 加速能力,适用于各种神经网络模型的训练与部署。 PyTorch 的核心架构包…...

C++ STL容器(三) —— 迭代器底层剖析

本篇聚焦于STL中的迭代器,同样基于MSVC源码。 文章目录 迭代器模式应用场景实现方式优缺点 UML类图代码解析list 迭代器const 迭代器非 const 迭代器 vector 迭代器const 迭代器非const迭代器 反向迭代器 迭代器失效参考资料 迭代器模式 首先迭代器模式是设计模式中…...

力扣416周赛

举报垃圾信息 题目 3295. 举报垃圾信息 - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; 思路 直接模拟就好了&#xff0c;这题居然是中等难度 代码 public boolean reportSpam(String[] message, String[] bannedWords) {Map<String,Integer> map new HashMap<>()…...

vue 页面常用图表框架

在 Vue.js 页面中&#xff0c;常见的用于制作图表的框架或库有以下几种&#xff1a; ECharts: 官方网站: EChartsECharts 是一个功能强大、可扩展的图表库&#xff0c;支持多种图表类型&#xff0c;如柱状图、折线图、饼图等。Vue 集成: 可以使用 vue-echarts 插件&#xff0c;…...

spring 注解 - @PostConstruct - 用于初始化工作

PostConstruct 是 Java EE 5 中引入的一个注解&#xff0c;用于标注在方法上&#xff0c;表示该方法应该在依赖注入完成之后执行。这个注解是 javax.annotation 包的一部分&#xff0c;通常用于初始化工作&#xff0c;比如初始化成员变量或者启动一些后台任务。 在 Spring 框架…...

多机器学习模型学习

特征处理 import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.pipeline import FeatureUnion fr…...

【网页设计】前言

本专栏主要记录 “网页设计” 这一课程的相关笔记。 参考资料&#xff1a; 黑马程序员&#xff1a;黑马程序员pink老师前端入门教程&#xff0c;零基础必看的h5(html5)css3移动端前端视频教程_哔哩哔哩_bilibili 教材&#xff1a;《Adobe创意大学 Dreamweaver CS6标准教材》《…...

STM32巡回研讨会总结(2024)

前言 本次ST公司可以说是推出了7大方面&#xff0c;几乎可以说是覆盖到了目前生活中的方方面面&#xff0c;下面总结下我的感受。无线类 支持多种调制模式&#xff08;LoRa、(G)FSK、(G)MSK 和 BPSK&#xff09;满足工业和消费物联网 (IoT) 中各种低功耗广域网 (LPWAN) 无线应…...

54 螺旋矩阵

解题思路&#xff1a; \qquad 这道题可以直接用模拟解决&#xff0c;顺时针螺旋可以分解为依次沿“右-下-左-上”四个方向的移动&#xff0c;每次碰到“边界”时改变方向&#xff0c;边界是不可到达或已经到达过的地方&#xff0c;会随着指针移动不断收缩。 vector<int>…...

基于STM32与OpenCV的物料搬运机械臂设计流程

一、项目概述 本文提出了一种新型的物流搬运机器人&#xff0c;旨在提高物流行业的物料搬运效率和准确性。该机器人结合了 PID 闭环控制算法与视觉识别技术&#xff0c;能够在复杂的环境中实现自主巡线与物料识别。 项目目标与用途 目标&#xff1a;设计一款能够自动搬运物流…...

[万字长文]stable diffusion代码阅读笔记

stable diffusion代码阅读笔记 获得更好的阅读体验可以转到我的博客y0k1n0的小破站 本文参考的配置文件信息: AutoencoderKL:stable-diffusion\configs\autoencoder\autoencoder_kl_32x32x4.yaml latent-diffusion:stable-diffusion\configs\latent-diffusion\lsun_churches-ld…...

watchEffect工作原理

watchEffect工作原理 自动依赖收集&#xff1a;watchEffect不需要明确指定要观察的响应式数据&#xff0c;它会自动收集回调函数中用到的所有响应式数据作为依赖。即时执行&#xff1a;watchEffect的回调函数会在组件的setup()函数执行时立即执行一次&#xff0c;以便能够立即…...

斐波那契数列

在 Python 3.11 中实现斐波那契数列的常见方式有多种&#xff0c;下面我将展示几种不同的实现方法&#xff0c;包括递归、迭代和使用缓存&#xff08;动态规划&#xff09;来优化递归版本。 1. 递归方式&#xff08;最简单但效率较低&#xff09; def fibonacci_recursive(n)…...

TCP并发服务器的实现

一请求一线程 问题 当客户端数量较多时&#xff0c;使用单独线程为每个客户端处理请求可能导致系统资源的消耗过大和性能瓶颈。 资源消耗&#xff1a; 线程创建和管理开销&#xff1a;每个线程都有其创建和销毁的开销&#xff0c;特别是在高并发环境中&#xff0c;这种开销…...

前端大屏自适应方案

一般后台管理页面&#xff0c;需要自适应的也就是大屏这一个&#xff0c;其他的尺寸我感觉用第三方框架继承好的就挺合适的&#xff0c;当然自适应方案也可以同步到所有页面&#xff0c;但我感觉除了 to c 的项目&#xff0c;不太需要所有页面自适应&#xff0c;毕竟都是查看和…...

16.3 k8s容器cpu内存告警指标与资源request和limit

本节重点介绍 : Guaranteed的pod Qos最高在生产环境中&#xff0c;如何设置 Kubernetes 的 Limit 和 Request 对于优化应用程序和集群性能至关重要。对于 CPU&#xff0c;如果 pod 中服务使用 CPU 超过设置的limits&#xff0c;pod 不会被 kill 掉但会被限制。如果没有设置 li…...

【计算机网络 - 基础问题】每日 3 题(二十)

✍个人博客&#xff1a;Pandaconda-CSDN博客 &#x1f4e3;专栏地址&#xff1a;http://t.csdnimg.cn/fYaBd &#x1f4da;专栏简介&#xff1a;在这个专栏中&#xff0c;我将会分享 C 面试中常见的面试题给大家~ ❤️如果有收获的话&#xff0c;欢迎点赞&#x1f44d;收藏&…...

铰链损失函数

铰链损失函数&#xff08;Hinge Loss&#xff09;主要用于支持向量机&#xff08;SVM&#xff09;中&#xff0c;旨在最大化分类间隔。它的公式为&#xff1a; L ( y , f ( x ) ) max ⁡ ( 0 , 1 − y ⋅ f ( x ) ) L(y, f(x)) \max(0, 1 - y \cdot f(x)) L(y,f(x))max(0,1−…...

Spark 之 入门讲解详细版(1)

1、简介 1.1 Spark简介 Spark是加州大学伯克利分校AMP实验室&#xff08;Algorithms, Machines, and People Lab&#xff09;开发通用内存并行计算框架。Spark在2013年6月进入Apache成为孵化项目&#xff0c;8个月后成为Apache顶级项目&#xff0c;速度之快足见过人之处&…...

学校招生小程序源码介绍

基于ThinkPHPFastAdminUniApp开发的学校招生小程序源码&#xff0c;专为学校招生场景量身打造&#xff0c;功能实用且操作便捷。 从技术架构来看&#xff0c;ThinkPHP提供稳定可靠的后台服务&#xff0c;FastAdmin加速开发流程&#xff0c;UniApp则保障小程序在多端有良好的兼…...

leetcodeSQL解题:3564. 季节性销售分析

leetcodeSQL解题&#xff1a;3564. 季节性销售分析 题目&#xff1a; 表&#xff1a;sales ---------------------- | Column Name | Type | ---------------------- | sale_id | int | | product_id | int | | sale_date | date | | quantity | int | | price | decimal | -…...

Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)

以下是一个完整的 Angular 微前端示例&#xff0c;其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用&#xff08;Shell&#xff09;与子应用&#xff08;Remote&#xff09;的集成。 &#x1f6e0;️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...

return this;返回的是谁

一个审批系统的示例来演示责任链模式的实现。假设公司需要处理不同金额的采购申请&#xff0c;不同级别的经理有不同的审批权限&#xff1a; // 抽象处理者&#xff1a;审批者 abstract class Approver {protected Approver successor; // 下一个处理者// 设置下一个处理者pub…...

4. TypeScript 类型推断与类型组合

一、类型推断 (一) 什么是类型推断 TypeScript 的类型推断会根据变量、函数返回值、对象和数组的赋值和使用方式&#xff0c;自动确定它们的类型。 这一特性减少了显式类型注解的需要&#xff0c;在保持类型安全的同时简化了代码。通过分析上下文和初始值&#xff0c;TypeSc…...

django blank 与 null的区别

1.blank blank控制表单验证时是否允许字段为空 2.null null控制数据库层面是否为空 但是&#xff0c;要注意以下几点&#xff1a; Django的表单验证与null无关&#xff1a;null参数控制的是数据库层面字段是否可以为NULL&#xff0c;而blank参数控制的是Django表单验证时字…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...

数据结构:递归的种类(Types of Recursion)

目录 尾递归&#xff08;Tail Recursion&#xff09; 什么是 Loop&#xff08;循环&#xff09;&#xff1f; 复杂度分析 头递归&#xff08;Head Recursion&#xff09; 树形递归&#xff08;Tree Recursion&#xff09; 线性递归&#xff08;Linear Recursion&#xff09;…...

一些实用的chrome扩展0x01

简介 浏览器扩展程序有助于自动化任务、查找隐藏的漏洞、隐藏自身痕迹。以下列出了一些必备扩展程序&#xff0c;无论是测试应用程序、搜寻漏洞还是收集情报&#xff0c;它们都能提升工作流程。 FoxyProxy 代理管理工具&#xff0c;此扩展简化了使用代理&#xff08;如 Burp…...