如何用python调用Chatgpt

你可以使用CSDN的GPT-3 API来调用C知道，首先你需要申请API的访问权限并获得一个API Key。然后，使用Python代码向API发送HTTP请求，并通过请求传递输入文本。API将返回基于输入文本生成的输出文本。

你可以使用任意HTTP请求库（例如requests）来实现这一点。以下是一个示例代码：

import requests

def chat(prompt):
    response = requests.post('https://api.openai.com/v1/engines/davinci/jobs',
      headers={
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': 'Bearer ' + API_KEY
      },
      json={
        'prompt': prompt,
        'max_tokens': 100,
        'temperature': 0.5,
      })
    return response.json()['choices'][0]['text']

print(chat("Hello, how are you today?"))

相关问题

用python调用chatgpt的api

你可以使用 Python 的 requests 库来调用 ChatGPT 的 API。下面是一个简单的示例：

import requests

def generate_response(prompt):
    url = "https://api.chatGPT.com/completion/v1"
    headers = {
        "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    data = {
        "prompt": prompt,
        "max_tokens": 50  # 设置生成的回复的最大长度
    }

    response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()["choices"][0]["text"]
    else:
        return "生成回复时出现错误"

# 调用示例
prompt = "你好，如有需要帮助，请告诉我。"
response = generate_response(prompt)
print(response)

请注意，你需要将 `YOUR_API_KEY` 替换为你在 ChatGPT 上获得的 API 密钥。此外，根据你的需求，你可以根据 API 的文档自定义请求参数，如设置回复的最大长度、调整模型的温度等。

希望这可以帮助到你！如有其他问题，请随时提问。

怎么用python调用chatgpt4.0

要使用Python调用ChatGPT 4.0，需要进行以下步骤：

1. 安装Python库transformers：使用pip或conda安装。

2. 下载ChatGPT 4.0模型：可以从Hugging Face的模型库中下载模型，也可以使用命令行下载。

3. 导入模型：使用transformers库中的GPT2LMHeadModel类导入模型。

4. 准备输入数据：将输入数据转换为模型预期的格式。

5. 运行模型：使用导入的模型对输入数据进行预测。

以下是一个简单的示例代码，演示如何使用Python调用ChatGPT 4.0：

from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer

# 加载模型和分词器
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("microsoft/DialoGPT-medium")

# 准备输入数据
input_text = "Hello, how are you?"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')

# 运行模型
output_ids = model.generate(input_ids, max_length=1000, do_sample=True)
output_text = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

print(output_text)

这个示例代码使用Microsoft的DialoGPT-medium模型回复了“Hello, how are you?”的问题。运行模型后，输出的是一个字符串，表示模型的回复。