当前位置: 首页 > news >正文

AIGC学习笔记(3)——AI大模型开发工程师

文章目录

  • AI大模型开发工程师
    • 002 GPT大模型开发基础
      • 1 OpenAI账户注册
      • 2 OpenAI官网介绍
      • 3 OpenAI GPT费用计算
      • 4 OpenAI Key获取与配置
      • 5 OpenAI 大模型总览
      • 6 代码演示
        • 安装依赖
        • 导入依赖
        • 初始化客户端
        • 执行代码
        • 遇到的问题

AI大模型开发工程师

002 GPT大模型开发基础

1 OpenAI账户注册

image.png

  • 可以参考:https://www.bilibili.com/read/cv23758827/

2 OpenAI官网介绍

  • 官网地址:https://openai.com/

image.png

  • 开发文档地址:https://platform.openai.com/docs/

image.png

3 OpenAI GPT费用计算

  • chatGPT费用:https://openai.com/chatgpt/pricing/

image.png

  • API费用计算:https://openai.com/api/pricing/

image.png

4 OpenAI Key获取与配置

image.png

  • https://platform.openai.com/api-keys,创建API-key需要国外手机号接收短信验证

image.png

  • 免费 Token 限制:5美元

image.png

  • Limits:https://platform.openai.com/settings/organization/limits

image.png

5 OpenAI 大模型总览

  • https://platform.openai.com/docs/models

image.png

image.png

6 代码演示

安装依赖
pip install openaipip show openai

image.png

导入依赖
from openai import OpenAI
import openai
import os
初始化客户端
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")client = OpenAI(api_key=openai.api_key)
执行代码
print(client.models.list())

image.png

  • 可以看到,支持的模型有:
Model(id='tts-1', created=1681940951, object='model', owned_by='openai-internal'), 
Model(id='tts-1-1106', created=1699053241, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='dall-e-2', created=1698798177, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='whisper-1', created=1677532384, object='model', owned_by='openai-internal'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo-instruct', created=1692901427, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo', created=1677610602, object='model', owned_by='openai'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo-0125', created=1706048358, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='babbage-002', created=1692634615, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='davinci-002', created=1692634301, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='gpt-4o-mini-2024-07-18', created=1721172717, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='dall-e-3', created=1698785189, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='gpt-4o-mini', created=1721172741, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='tts-1-hd', created=1699046015, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='tts-1-hd-1106', created=1699053533, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='text-embedding-ada-002', created=1671217299, object='model', owned_by='openai-internal'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo-16k', created=1683758102, object='model', owned_by='openai-internal'), 
Model(id='text-embedding-3-small', created=1705948997, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='text-embedding-3-large', created=1705953180, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo-1106', created=1698959748, object='model', owned_by='system'), 
Model(id='gpt-3.5-turbo-instruct-0914', created=1694122472, object='model', owned_by='system')
遇到的问题

问题一:ConnectTimeout

  • 找到你的翻墙工具的本地代理端口地址进行设置
export http_proxy=http://127.0.0.1:9910
export https_proxy=http://127.0.0.1:9910

问题二:RateLimitError: Error code: 429 - {‘error’: {‘message’: ‘You exceeded your current quota, please check your plan and billing details. For more information on this error, read the docs: https://platform.openai.com/docs/guides/error-codes/api-errors.’, ‘type’: ‘insufficient_quota’, ‘param’: None, ‘code’: ‘insufficient_quota’}}

  • 被限额度,按理说新注册用户默认是有 5 美元的,每天也有一定量的token使用量才对,尝试了好久还是没能解决。最终决定充点钱试一试~~
  • Add payment method 需要添加海外的银行卡或信用卡,如果没有的话,可以申请一张虚拟卡,推荐使用WildCard进行申请,虚拟卡地址:https://bewildcard.com/i/FCDWVYHJ
    • 需要注册账户,并开通会员,申请虚拟卡最低是2年,需要支付10.99美元
    • 申请好虚拟卡后,就可以填写银行卡信息,成为 OpenAI 的付费用户了
  • 成为付费用户后,各种限制就都扩大了,能使用的模型更多,token量以及速率都会提升。

image.png

  • 解除限制后,再进行OpenAI的API调用就非常顺利了。

相关文章:

AIGC学习笔记(3)——AI大模型开发工程师

文章目录 AI大模型开发工程师002 GPT大模型开发基础1 OpenAI账户注册2 OpenAI官网介绍3 OpenAI GPT费用计算4 OpenAI Key获取与配置5 OpenAI 大模型总览6 代码演示安装依赖导入依赖初始化客户端执行代码遇到的问题 AI大模型开发工程师 002 GPT大模型开发基础 1 OpenAI账户注册…...

Windows server 2003服务器的安装

Windows server 2003服务器的安装 安装前的准备: 1.镜像SN序列号 图1-1 Windows server 2003的安装包非常人性化 2.指定一个安装位置 图1-2 选择好安装位置 3.启动虚拟机打开安装向导 图1-3 打开VMware17安装向导 图1-4 给虚拟光驱插入光盘镜像 图1-5 输入SN并…...

HTML作业

作业 复现下面的图片 复现结果 代码 <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"utf-8"><title></title></head><body><form action"#"method"get"enctype"text/plain"><…...

MYSQL-SQL-04-DCL(Data Control Language,数据控制语言)

DCL&#xff08;数据控制语言&#xff09; DCL英文全称是Data Control Language(数据控制语言)&#xff0c;用来管理数据库用户、控制数据库的访问权限。 一、管理用户 1、查询用户 在MySQL数据库管理系统中&#xff0c;mysql 是一个特殊的系统数据库名称&#xff0c;它并不…...

多线程进阶——线程池的实现

什么是池化技术 池化技术是一种资源管理策略&#xff0c;它通过重复利用已存在的资源来减少资源的消耗&#xff0c;从而提高系统的性能和效率。在计算机编程中&#xff0c;池化技术通常用于管理线程、连接、数据库连接等资源。 我们会将可能使用的资源预先创建好&#xff0c;…...

C++网络编程之C/S模型

C网络编程之C/S模型 引言 在网络编程中&#xff0c;C/S&#xff08;Client/Server&#xff0c;客户端/服务器&#xff09;模型是一种最基本且广泛应用的架构模式。这种模型将应用程序分为两个部分&#xff1a;服务器&#xff08;Server&#xff09;和客户端&#xff08;Clien…...

目标检测:YOLOv11(Ultralytics)环境配置,适合0基础纯小白,超详细

目录 1.前言 2. 查看电脑状况 3. 安装所需软件 3.1 Anaconda3安装 3.2 Pycharm安装 4. 安装环境 4.1 安装cuda及cudnn 4.1.1 下载及安装cuda 4.1.2 cudnn安装 4.2 创建虚拟环境 4.3 安装GPU版本 4.3.1 安装pytorch&#xff08;GPU版&#xff09; 4.3.2 安装ultral…...

面试域——岗位职责以及工作流程

摘要 介绍互联网岗位的职责以及开发流程。在岗位职责方面&#xff0c;详细阐述了产品经理、前端开发工程师、后端开发工程师、测试工程师、运维工程师等的具体工作内容。产品经理负责需求收集、产品规划等&#xff1b;前端专注界面开发与交互&#xff1b;后端涉及系统架构与业…...

C#文件内容检索的功能

为了构建一个高效的文件内容检索系统&#xff0c;我们需要考虑更多的细节和实现策略。以下是对之前技术方案的扩展&#xff0c;以及一个更详细的C# demo示例&#xff0c;其中包含索引构建、多线程处理和文件监控的简化实现思路。 扩展后的技术方案 索引构建&#xff1a; 使用L…...

Redis-05 Redis发布订阅

Redis 的发布订阅&#xff08;Pub/Sub&#xff09;是一种消息通信模式&#xff0c;允许客户端订阅消息频道&#xff0c;以便在发布者向频道发送消息时接收消息。这种模式非常适合实现消息队列、聊天应用、实时通知等功能。 #了解即可&#xff0c;用的很少...

【读书笔记·VLSI电路设计方法解密】问题27:什么是可制造性设计

尽管业界尚未达成共识,但“可制造性设计”这一术语大致描述了旨在提高产品良率的特定分析、预防、纠正和验证工作。这不同于后GDSII阶段的分辨率增强技术,如光学邻近效应校正(OPC)和相位移掩膜(PSM)。“可制造性设计”中的关键词是“设计”,意指在设计阶段(而非设计完成…...

数据结构:堆的应用

堆排序 假定有一组数据极多的数&#xff0c;让我们进行排序&#xff0c;那我们很容易想到一种经典的排序方法&#xff0c;冒泡排序&#xff0c;我们对冒泡排序的时间复杂度进行分析&#xff1a; 显然&#xff0c;冒泡排序的时间复杂度是O&#xff08;n^2&#xff09;,当数据量…...

Spring Boot 实现文件分片上传和下载

文章目录 一、原理分析1.1 文件分片1.2 断点续传和断点下载1.2 文件分片下载的 HTTP 参数 二、文件上传功能实现2.1 客户端(前端)2.2 服务端 三、文件下载功能实现3.1 客户端(前端)3.2 服务端 四、功能测试4.1 文件上传功能测试4.2 文件下载功能实现 参考资料 完整案例代码&…...

夹逼准则求数列极限(复习总结)

记住这两个准则&#xff0c;然后我们就开始看题目 因为是证明题&#xff0c;所以要放缩到什么值已经是确定的了。也就是放缩到0&#xff0c;然后很明显地可以看出前面已经有一个可以使得极限是0了&#xff0c;并且后面的值明显小于1&#xff0c;就是逐渐缩小的趋势&#xff0c;…...

【python】OpenCV—WaterShed Algorithm(1)

文章目录 1、功能描述2、代码实现3、完整代码4、效果展示5、涉及到的库函数5.1、cv2.pyrMeanShiftFiltering5.2、cv2.morphologyEx5.3、cv2.distanceTransform5.4、cv2.normalize5.5、cv2.watershed 6、参考 1、功能描述 基于分水岭算法对图片进行分割 分水岭分割算法&#x…...

查找与排序-插入排序

思考&#xff1a;在把待排序的元素插入已经有序的子序列中时&#xff0c;是不是一定要逐一比较&#xff1f;有没有改进方法&#xff1f; 在查找插入位置的时候可以采用折半&#xff08;二分&#xff09;搜索的办法。 一、折半插入排序 1.折半插入排序算法的基本思想 假设待…...

JAVA基础:多线程 (学习笔记)

多线程 一&#xff0c;什么是线程&#xff1f; 程序&#xff1a;为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合,是一段静态的代码进程&#xff1a;程序的一次执行过程。 正在运行的一个程序&#xff0c;进程作为资源分配的单位&#xff0c;在内存中会为每个进程分配不同的…...

盲盒小程序/APP系统,市场发展下的新机遇

当下&#xff0c;年轻人热衷于各种潮玩商品&#xff0c;尤其是一盲盒为主的潮流玩具风靡市场&#xff0c;吸引了众多入局者。随着互联网信息技术的快速发展&#xff0c;各类线上盲盒小程序又进一步推动了盲盒市场的发展&#xff0c;成为年轻人拆盲盒的主要阵地。在盲盒经济中&a…...

Unity3D LayoutGroup组件详解

Unity3D中的LayoutGroup组件是一种强大的工具&#xff0c;用于动态调整UI元素的布局。它主要包括三种类型&#xff1a;Horizontal Layout Group&#xff08;水平布局组&#xff09;、Vertical Layout Group&#xff08;垂直布局组&#xff09;和Grid Layout Group&#xff08;网…...

[NeetCode 150] Foreign Dictionary

Foreign Dictionary There is a foreign language which uses the latin alphabet, but the order among letters is not “a”, “b”, “c” … “z” as in English. You receive a list of non-empty strings words from the dictionary, where the words are sorted lex…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

CVPR 2025 MIMO: 支持视觉指代和像素grounding 的医学视觉语言模型

CVPR 2025 | MIMO&#xff1a;支持视觉指代和像素对齐的医学视觉语言模型 论文信息 标题&#xff1a;MIMO: A medical vision language model with visual referring multimodal input and pixel grounding multimodal output作者&#xff1a;Yanyuan Chen, Dexuan Xu, Yu Hu…...

前端倒计时误差!

提示:记录工作中遇到的需求及解决办法 文章目录 前言一、误差从何而来?二、五大解决方案1. 动态校准法(基础版)2. Web Worker 计时3. 服务器时间同步4. Performance API 高精度计时5. 页面可见性API优化三、生产环境最佳实践四、终极解决方案架构前言 前几天听说公司某个项…...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器

如题&#xff0c;在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈&#xff0c;发现是VSCode版本自动更新惹的祸&#xff01;&#xff01;&#xff01; 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了&#xff0c;我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...

屋顶变身“发电站” ,中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网!

5月28日&#xff0c;中天合创屋面分布式光伏发电项目顺利并网发电&#xff0c;该项目位于内蒙古自治区鄂尔多斯市乌审旗&#xff0c;项目利用中天合创聚乙烯、聚丙烯仓库屋面作为场地建设光伏电站&#xff0c;总装机容量为9.96MWp。 项目投运后&#xff0c;每年可节约标煤3670…...

精益数据分析(97/126):邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南

精益数据分析&#xff08;97/126&#xff09;&#xff1a;邮件营销与用户参与度的关键指标优化指南 在数字化营销时代&#xff0c;邮件列表效度、用户参与度和网站性能等指标往往决定着创业公司的增长成败。今天&#xff0c;我们将深入解析邮件打开率、网站可用性、页面参与时…...

HybridVLA——让单一LLM同时具备扩散和自回归动作预测能力:训练时既扩散也回归,但推理时则扩散

前言 如上一篇文章《dexcap升级版之DexWild》中的前言部分所说&#xff0c;在叠衣服的过程中&#xff0c;我会带着团队对比各种模型、方法、策略&#xff0c;毕竟针对各个场景始终寻找更优的解决方案&#xff0c;是我个人和我司「七月在线」的职责之一 且个人认为&#xff0c…...

协议转换利器,profinet转ethercat网关的两大派系,各有千秋

随着工业以太网的发展&#xff0c;其高效、便捷、协议开放、易于冗余等诸多优点&#xff0c;被越来越多的工业现场所采用。西门子SIMATIC S7-1200/1500系列PLC集成有Profinet接口&#xff0c;具有实时性、开放性&#xff0c;使用TCP/IP和IT标准&#xff0c;符合基于工业以太网的…...

mac:大模型系列测试

0 MAC 前几天经过学生优惠以及国补17K入手了mac studio,然后这两天亲自测试其模型行运用能力如何&#xff0c;是否支持微调、推理速度等能力。下面进入正文。 1 mac 与 unsloth 按照下面的进行安装以及测试&#xff0c;是可以跑通文章里面的代码。训练速度也是很快的。 注意…...