用Python写一个gpt
时间: 2023-03-12 19:40:03 浏览: 123
我可以为您提供一些有关如何使用Python编写GPT的建议。首先,您需要下载并安装Python解释器和GPT库,以便在您的电脑上运行GPT。然后,您可以使用Python开发环境(如PyCharm)来编写GPT的代码。最后,您可以在您的电脑上运行GPT,以查看它的输出。
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用python写一个gpt语音助手小程序
好的,我可以给你提供一个基本的框架,你可以在此基础上进行开发。
首先,你需要安装相关的库:
```python
pip install torch transformers pyaudio
```
接下来,我们需要导入一些模块:
```python
import torch
import transformers
import pyaudio
import wave
import os
```
然后,我们需要加载预训练模型:
```python
model = transformers.GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
tokenizer = transformers.GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
```
接下来,我们需要定义一个函数,用于获取用户的语音输入:
```python
def get_audio():
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 1
RATE = 16000
RECORD_SECONDS = 5
WAVE_OUTPUT_FILENAME = "audio.wav"
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("* recording")
frames = []
for i in range(0, int(RATE / CHUNK * RECORD_SECONDS)):
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
print("* done recording")
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
wf = wave.open(WAVE_OUTPUT_FILENAME, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
```
该函数将录制用户的语音输入并将其保存为wav文件。
接下来,我们定义一个函数,用于将wav文件转换为文本:
```python
def transcribe_audio():
AUDIO_FILE = "audio.wav"
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile(AUDIO_FILE) as source:
audio = r.record(source)
try:
text = r.recognize_google(audio)
return text
except sr.UnknownValueError:
print("Google Speech Recognition could not understand audio")
except sr.RequestError as e:
print("Could not request results from Google Speech Recognition service; {0}".format(e))
```
该函数将使用Google的语音识别API将wav文件转换为文本。
接下来,我们需要定义一个函数,用于生成回答:
```python
def generate_answer(prompt):
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt')
output = model.generate(input_ids=input_ids,
max_length=50,
do_sample=True,
num_return_sequences=1)
response = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
return response
```
该函数将接收用户的输入并使用预训练模型生成回答。
最后,我们需要定义一个主函数来运行整个程序:
```python
def main():
while True:
get_audio()
prompt = transcribe_audio()
os.remove('audio.wav')
response = generate_answer(prompt)
print(response)
```
现在你可以运行这个程序,它将等待用户的语音输入并生成回答。
请注意,这只是一个基本的框架,你需要根据自己的需求进行修改和扩展。
python写一个gpt聊天工具
当然,下面是一个使用 Python 编写的简单的 GPT 聊天工具的示例代码:
```python
import requests
API_KEY = 'YOUR_API_KEY'
API_URL = 'https://api.gptapi.dev/chat/completions'
def generate_response(prompt):
headers = {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': f'Bearer {API_KEY}'
}
data = {
'prompt': prompt,
'max_tokens': 50, # 设置生成的回复的最大长度
'temperature': 0.8 # 控制生成文本的创造性程度,值越大越随机,值越小越保守
}
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=data)
response.raise_for_status()
return response.json()['choices'][0]['text']
# 主循环
while True:
user_input = input('User: ')
if user_input.lower() in ['bye', 'goodbye']:
print('ChatGPT: Goodbye!')
break
response = generate_response(user_input)
print('ChatGPT:', response)
```
请注意,你需要将 `YOUR_API_KEY` 替换为你自己在 CSDN 开发者中心获取到的 API 密钥。此外,该示例仅展示了一个简单的循环,用户输入问题后,程序将调用 GPT API 生成回复并显示在控制台上。你可以根据自己的需求进行更加复杂和定制化的开发。记得在使用 GPT API 时遵守相关的使用规范和限制。