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• ⭐ python 安装 OpenAI library
• ⭐ 创建 openai.py 进行测试
• ⭐ openai.Completion.create() 方法的小拓展

该章节我们呢来学习一下 OpenAI-Library 的使用，OpenAI-Library 是 OpenAI 官方给我们提供的各种开发语言的库，供我们使用。在前面的章节中，我们演示的 “Demo-宠物名字生成器” 这个案例就是 nodejs 来调用的OpenAI 的 API。接下来，我们再看一下 Python 语言的 Library。

⭐ python 安装 OpenAI library

如果电脑里没有 Python环境，需要去官网下载安装 Python，网址：https://www.python.org/ ，具体可参考 〖Python零基础入门篇①〗- Python编程环境搭建-Python3解释器安装。

Python 安装完成之后，记得验证一下 Python 和 pip 是否安装成功。

使用 pip 安装 openai library：执行命令 pip install openai

⭐ 创建 openai.py 进行测试

接下来我们创建一个 Python 文件，编写测试代码，用于测试 openai。

代码示例如下：

#!/usr/bin/python3
# coding:utf-8            
#
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import openai       # 导入 openai


OpenAI_Key = "sk-m2EP13QY26zdaPyXlN4RT3BlbkFJfGxp5G6fg23e7f6xF**k"      # 将 OpenAI API_Key 赋值给变量

openai.api_key = OpenAI_Key

response = openai.Completion.create(  # 调用 openai.Completion.create() 函数，传入相关的参数，创建一个 OpenAI Completion 实例。
    model="text-davinci-003",         # 调用 "text-davinci-003" 模型
    prompt="Say this is a test",      # 传入提示为 "Say this is a test"
    temperature=0,                    # 控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越多样，默认值为 0.5。
    max_tokens=7                      # 生成文本的最大长度，以 token 数量为单位，默认值为 60。
)

print(response)     # 输出生成的文本

运行该脚本，查看 OpenAI 给我们返回的结果：

{
  "choices": [
    {
      "finish_reason": "length",
      "index": 0,
      "logprobs": null,
      "text": "\n\nThis is indeed a test"
    }
  ],
  "created": 1682588117,
  "id": "cmpl-79sJxEVuBv4Weh4YQboxDQYXnTImw",
  "model": "text-davinci-003",
  "object": "text_completion",
  "usage": {
    "completion_tokens": 7,
    "prompt_tokens": 5,
    "total_tokens": 12
  }
}

在返回的 “choices” 中最重要的就是 “text” ，因为这个字段返回的是我们想要的返回结果。

上面的 "choices" 我们可以看到返回的是 "\n\nThis is indeed a test" ，因为我们设置的 max_tokens=7 ，也就说最大的返回 tokens 长度为 7，"This is indeed a test" 的长度是 5 ，所以这里有两个 "\n" 进行补位。

“usage” 是对我们使用用量的一个统计：“completion_tokens” – 完成的tokens长度是7；“prompt_tokens” – 提示的tokens长度是5；“total_tokens” – 总计的tokens长度是12。

以上就是基于 Python 实现的一个 OpenAI library 的简单实例。

⭐ openai.Completion.create() 方法的小拓展

openai.Completion.create() 方法用于生成对话文本、语言翻译、摘要、问题回答等自然语言处理任务的结果。

它的参数包括：这些参数可以根据具体任务的需求进行调整。

• engine：指定要使用的模型引擎，例如 davinci、curie 等。
• prompt：包含输入文本的字符串，用于指定任务的输入。
• temperature：控制生成文本的多样性，值越高生成的文本越多样，值越低生成的文本越保守，默认值为 0.5。
• max_tokens：生成文本的最大长度，以 token 数量为单位，默认值为 60。
• top_p：控制生成文本的多样性，通过筛选概率大于给定阈值的 token 来控制，值越高生成的文本越多样，值越低生成的文本越保守，默认值为 1.0。
• frequency_penalty：控制生成文本中重复 token 的惩罚程度，值越高表示越不允许生成重复 token，默认值为 0.0。
• presence_penalty：控制生成文本中与输入文本相似的 token 的惩罚程度，值越高表示越不允许生成与输入文本相似的 token，默认值为 0.0。
• stop：指定生成文本的终止字符，可以是字符串或字符串列表，生成文本中出现这些字符时停止生成。
• n：指定要生成的文本数量，默认值为 1。
• stream：是否启用流式 API，默认为 False。