人工智能（AI）已經(jīng)成為了各個(gè)領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)。Python作為一種功能強(qiáng)大的編程語言，成為了AI領(lǐng)域的首選語言。

Python和AI的關(guān)系就好比英語和學(xué)術(shù)論文。英語不僅可以用來寫學(xué)術(shù)論文，也可以用來寫劇本、偵探小說等等，學(xué)術(shù)論文也不一定非要用英語寫，中文也可以、俄語也可以，只是學(xué)術(shù)界主流是用英語。類似的python不僅是可以做ai，也可以用來做網(wǎng)站、做游戲等等。ai也不一定非要用python，只是學(xué)術(shù)界主流是用python。

一、Python在AI大模型中的應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)：使用Python編寫機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。自然語言處理：使用Python和自然語言處理庫（如NLTK、spaCy）來分析和處理文本數(shù)據(jù)，例如文本分類、情感分析、命名實(shí)體識(shí)別等。推薦系統(tǒng)：使用Python和推薦系統(tǒng)庫（如Surprise、LightFM）來構(gòu)建個(gè)性化推薦系統(tǒng)，例如電影推薦、商品推薦等。計(jì)算機(jī)視覺：使用Python和計(jì)算機(jī)視覺庫（如OpenCV、PIL、TensorFlow）來處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，例如圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識(shí)別等。語音識(shí)別：使用Python和語音識(shí)別庫（如SpeechRecognition、PyAudio）來將語音轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)。強(qiáng)化學(xué)習(xí)：使用Python和強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫（如TensorFlow、PyTorch）來實(shí)現(xiàn)智能體在環(huán)境中進(jìn)行自主學(xué)習(xí)和決策的過程。游戲AI：使用Python和游戲開發(fā)庫（如Pygame、Unity）來實(shí)現(xiàn)游戲中的智能角色和敵人的行為。

二、AI大模型中用到的Python工具和庫

1）TensorFlow

TensorFlow是一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多工具和庫，以支持在Python中使用AI大模型。以下是一些常用的TensorFlow庫：

TensorFlow核心庫：這是TensorFlow框架的核心庫，提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要功能。它支持使用Python語言進(jìn)行開發(fā)，并提供了靈活的API來構(gòu)建各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow Data API：這個(gè)API提供了一種簡單的方法來處理數(shù)據(jù)集，包括數(shù)據(jù)加載、預(yù)處理、轉(zhuǎn)換和批量處理等。它使得數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理更加容易，同時(shí)提高了數(shù)據(jù)處理效率。TensorFlow Serving：這個(gè)庫提供了一種方法來部署和托管TensorFlow模型。它可以將模型導(dǎo)出為一個(gè)自包含的Docker容器，并提供了API來與模型進(jìn)行交互。TensorFlow Lite：這個(gè)庫提供了一種方法來將TensorFlow模型轉(zhuǎn)換為移動(dòng)和嵌入式設(shè)備上運(yùn)行的格式。它支持使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行推斷，并提供了API來優(yōu)化模型大小和運(yùn)行速度。TensorFlow Addons：這個(gè)庫提供了一些額外的功能，以擴(kuò)展TensorFlow的核心功能。它包括一些有用的模塊，例如文本處理、圖像處理和優(yōu)化器等。

在使用TensorFlow時(shí)，您需要安裝TensorFlow庫，并使用其提供的API來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。您可以使用Python編寫代碼，以調(diào)用TensorFlow庫中的函數(shù)和方法，以實(shí)現(xiàn)所需的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

2） PyTorch

PyTorch是另一個(gè)流行的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多工具和庫，以支持在Python中使用AI大模型。以下是一些常用的PyTorch庫：

PyTorch核心庫：這是PyTorch框架的核心庫，提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要功能。它支持使用Python語言進(jìn)行開發(fā)，并提供了靈活的API來構(gòu)建各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PyTorch Lightning：這個(gè)庫提供了一種方法來簡化PyTorch模型的訓(xùn)練過程。它可以將訓(xùn)練過程分解為多個(gè)小部分，并提供了API來管理和調(diào)度訓(xùn)練過程。PyTorch Vision：這個(gè)庫提供了一些用于計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)的預(yù)訓(xùn)練模型和輔助函數(shù)。它包括一些常用的模型，例如ResNet、VGG和MobileNet等，以及用于圖像分類、目標(biāo)檢測和分割等任務(wù)的輔助函數(shù)。PyTorch Geometric：這個(gè)庫提供了一些用于圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)和模型。它支持各種圖形神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，并提供了用于圖形數(shù)據(jù)處理的輔助函數(shù)，例如節(jié)點(diǎn)嵌入、圖卷積和圖注意力等。PyTorch Text：這個(gè)庫提供了一些用于文本處理的函數(shù)和模型。它支持各種文本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，并提供了用于文本分類、序列生成和語言翻譯等任務(wù)的輔助函數(shù)。

在使用PyTorch時(shí)，您需要安裝PyTorch庫，并使用其提供的API來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。您可以使用Python編寫代碼，以調(diào)用PyTorch庫中的函數(shù)和方法，以實(shí)現(xiàn)所需的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。

3） Keras

Keras是一個(gè)高層次的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了簡單的API和可擴(kuò)展性，以支持在Python中使用AI大模型。以下是一些常用的Keras庫：

Keras核心庫：這是Keras框架的核心庫，提供了構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要功能。它支持使用Python語言進(jìn)行開發(fā)，并提供了簡單的API來構(gòu)建各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorBoard：這是一個(gè)可視化工具，可以用于監(jiān)視和調(diào)試Keras模型的訓(xùn)練過程。它可以將訓(xùn)練過程中的各種指標(biāo)可視化，例如損失函數(shù)和準(zhǔn)確率等。Keras-Preprocessing：這個(gè)庫提供了一些用于數(shù)據(jù)預(yù)處理的輔助函數(shù)，例如數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)擴(kuò)增和數(shù)據(jù)拆分等。它使得數(shù)據(jù)預(yù)處理更加容易和高效。TensorFlow-Keras：這個(gè)庫提供了一個(gè)簡單的接口來使用TensorFlow后端運(yùn)行Keras模型。它支持使用Keras API構(gòu)建和訓(xùn)練TensorFlow模型，并提供了簡單的API來加載和保存TensorFlow模型。PyTorch-Keras：這個(gè)庫提供了一個(gè)簡單的接口來使用PyTorch后端運(yùn)行Keras模型。它支持使用Keras API構(gòu)建和訓(xùn)練PyTorch模型，并提供了簡單的API來加載和保存PyTorch模型。

在使用Keras時(shí)，您需要安裝Keras庫，并使用其提供的API來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。您可以使用Python編寫代碼，以調(diào)用Keras庫中的函數(shù)和方法，以實(shí)現(xiàn)所需的深度學(xué)習(xí)任務(wù)。Keras的簡單API使得深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練變得更加容易和高效。

4） Sklearn

Scikit-learn（通常簡稱為sklearn）主要是一個(gè)為機(jī)器學(xué)習(xí)提供工具的庫，但也可以用它來進(jìn)行一些AI大模型的應(yīng)用，特別是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型。
以下是sklearn中的一些主要組件：

估計(jì)器（Estimators）轉(zhuǎn)換器（Transformers）評(píng)估器（Evaluators）預(yù)處理器（Preprocessors）

雖然sklearn不包含深度學(xué)習(xí)模型（如TensorFlow或PyTorch中的模型），但它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（如MLPClassifier和MLPRegressor）在很多情況下已經(jīng)足夠用了。此外，sklearn還提供了很多有用的工具，如交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索，可以幫助你優(yōu)化模型的參數(shù)。
在使用sklearn時(shí)，你首先需要加載數(shù)據(jù)，然后使用估計(jì)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，最后使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測。以下是一個(gè)簡單的例子：

from sklearn.neural_network import MLPClassifier 
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split 
# 加載數(shù)據(jù)
iris = load_iris()
X, y = iris.data, 
iris.target 
# 分割數(shù)據(jù)集 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) 
# 創(chuàng)建并訓(xùn)練模型 
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), 
max_iter=1000) 
mlp.fit(X_train, y_train) 
# 使用模型進(jìn)行預(yù)測 
predictions = mlp.predict(X_test)

以上就是使用sklearn進(jìn)行AI大模型應(yīng)用的基本步驟。雖然sklearn可能無法提供像TensorFlow或PyTorch那樣的深度學(xué)習(xí)模型，但它的簡單性和易用性使得它在很多情況下仍然是一個(gè)很好的選擇。

三、實(shí)際應(yīng)用場景解析

3.1 自然語言處理

AI大模型在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，而Python作為一種流行的編程語言，也被廣泛用于開發(fā)NLP應(yīng)用程序。下面是一些AI大模型在Python編程中應(yīng)用場景的例子：

文本分類和情感分析：使用預(yù)訓(xùn)練的AI模型，例如BERT或GPT，可以對(duì)文本進(jìn)行分類或情感分析。這些模型經(jīng)過訓(xùn)練后，可以識(shí)別文本中的主題、意圖和情感，從而幫助企業(yè)進(jìn)行客戶支持、內(nèi)容過濾和產(chǎn)品推薦等任務(wù)。文本生成：AI大模型可以用于生成自然語言文本。例如，使用GPT-3模型可以生成高質(zhì)量的新聞報(bào)道、故事和詩歌。這種技術(shù)可用于內(nèi)容創(chuàng)作、廣告和創(chuàng)意寫作等領(lǐng)域。機(jī)器翻譯：AI大模型可以用于機(jī)器翻譯，將一種語言的文本自動(dòng)翻譯成另一種語言。例如，使用Transformer模型可以將英文翻譯成中文，幫助跨國企業(yè)進(jìn)行跨語言溝通。語音識(shí)別和生成：AI大模型可以用于語音識(shí)別和語音合成。語音識(shí)別技術(shù)可以將人類語音轉(zhuǎn)換為文本，而語音合成技術(shù)可以將文本轉(zhuǎn)換為人類語音。這些技術(shù)可用于智能助手、虛擬現(xiàn)實(shí)和自動(dòng)化客服等領(lǐng)域。信息提?。篈I大模型可以用于從文本中提取有用的信息，例如實(shí)體識(shí)別、關(guān)系提取和事件提取。這種技術(shù)可用于知識(shí)圖譜構(gòu)建、問答系統(tǒng)和智能搜索引擎等領(lǐng)域。文本摘要和壓縮：AI大模型可以用于文本摘要和壓縮，將長篇文本壓縮成短篇摘要或關(guān)鍵信息。這種技術(shù)可用于新聞報(bào)道、社交媒體監(jiān)控和長篇文檔處理等領(lǐng)域。語言分析：AI大模型可以用于語言分析，例如語法分析、句法分析和語義分析。這種技術(shù)可用于語言學(xué)研究、語言教育和社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域。

總之，AI大模型在Python編程中的應(yīng)用場景非常廣泛，包括文本分類、情感分析、文本生成、機(jī)器翻譯、語音識(shí)別和生成、信息提取、文本摘要和壓縮以及語言分析等。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)提高效率、改善用戶體驗(yàn)并降低成本。

3.2 圖像識(shí)別

AI大模型在Python編程中也可以應(yīng)用于圖像識(shí)別領(lǐng)域。以下是一些應(yīng)用場景的例子：
圖像分類：使用AI大模型可以對(duì)圖像進(jìn)行分類，例如將圖像分類為動(dòng)物、植物、車輛等類別。這種技術(shù)可用于圖像檢索、智能相冊和視覺搜索等領(lǐng)域。

目標(biāo)檢測：AI大模型可以用于目標(biāo)檢測，識(shí)別圖像中的物體并定位其位置。例如，使用Faster R-CNN模型可以檢測圖像中的人臉、車輛和行人等物體。這種技術(shù)可用于安全監(jiān)控、自動(dòng)駕駛和人臉識(shí)別等領(lǐng)域。圖像生成：AI大模型可以用于生成具有特定特征的圖像，例如生成人臉、動(dòng)物或建筑等。這種技術(shù)可用于虛擬現(xiàn)實(shí)、游戲開發(fā)和電影制作等領(lǐng)域。圖像超分辨率：AI大模型可以用于提高圖像的分辨率，將低分辨率圖像轉(zhuǎn)換為高分辨率圖像。這種技術(shù)可用于圖像修復(fù)、老照片翻新和醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。風(fēng)格轉(zhuǎn)換：AI大模型可以用于將一種風(fēng)格的圖像轉(zhuǎn)換為另一種風(fēng)格，例如將油畫轉(zhuǎn)換為素描或水彩畫轉(zhuǎn)換為油畫等。這種技術(shù)可用于藝術(shù)創(chuàng)作、廣告和創(chuàng)意設(shè)計(jì)等領(lǐng)域。圖像分割：AI大模型可以用于圖像分割，將圖像中的不同物體或區(qū)域分割開來。例如，使用U-Net模型可以分割醫(yī)學(xué)影像中的人體器官或病變區(qū)域。這種技術(shù)可用于醫(yī)學(xué)影像分析、遙感圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域。

總之，AI大模型在Python編程中的應(yīng)用場景非常廣泛，包括圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像生成、圖像超分辨率、風(fēng)格轉(zhuǎn)換和圖像分割等。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)提高效率、改善用戶體驗(yàn)并降低成本。

3.3 語音識(shí)別

AI大模型在Python編程中也可以應(yīng)用于語音識(shí)別領(lǐng)域。以下是一些應(yīng)用場景的例子：
語音轉(zhuǎn)文字：使用AI大模型，可以將人類語音轉(zhuǎn)換為文本。這種技術(shù)可用于實(shí)時(shí)轉(zhuǎn)錄、會(huì)議記錄、字幕生成和語音助手等領(lǐng)域。

語音合成：AI大模型可以用于語音合成，將文本轉(zhuǎn)換為人類語音。這種技術(shù)可用于智能客服、語音導(dǎo)航和自動(dòng)化播音等領(lǐng)域。情感分析：AI大模型可以用于識(shí)別語音中的情感，例如識(shí)別說話人的情緒是高興、悲傷或憤怒等。這種技術(shù)可用于情感分析、情感調(diào)查和客戶支持等領(lǐng)域。語音質(zhì)量評(píng)估：AI大模型可以用于評(píng)估語音的質(zhì)量，例如評(píng)估語音的清晰度、噪音水平和可懂度等。這種技術(shù)可用于語音通信、電話系統(tǒng)和錄音分析等領(lǐng)域。語音識(shí)別和認(rèn)證：AI大模型可以用于識(shí)別和認(rèn)證特定的語音特征，例如聲音特征、口音和語調(diào)等。這種技術(shù)可用于生物特征識(shí)別、智能門禁系統(tǒng)和安全監(jiān)控等領(lǐng)域。語音情感分析：AI大模型可以用于分析語音中的情感，例如分析說話人的情緒是高興、悲傷或憤怒等。這種技術(shù)可用于情感分析、情感調(diào)查和客戶支持等領(lǐng)域。語音命令識(shí)別：AI大模型可以用于識(shí)別語音命令，例如識(shí)別用戶的指令并執(zhí)行相應(yīng)的操作。這種技術(shù)可用于智能家居、智能汽車和可穿戴設(shè)備等領(lǐng)域。

總之，AI大模型在Python編程中的應(yīng)用場景非常廣泛，包括語音轉(zhuǎn)文字、語音合成、情感分析、語音質(zhì)量評(píng)估、語音識(shí)別和認(rèn)證、語音情感分析和語音命令識(shí)別等。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)提高效率、改善用戶體驗(yàn)并降低成本。

3.4 推薦系統(tǒng)

AI大模型在Python編程中也可以應(yīng)用于推薦系統(tǒng)領(lǐng)域。推薦系統(tǒng)是一種利用用戶歷史行為數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)社交網(wǎng)絡(luò)和商品類目信息等，為用戶提供個(gè)性化推薦服務(wù)的系統(tǒng)。以下是一些應(yīng)用場景的例子：

商品推薦：推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽記錄和搜索記錄等，推薦相關(guān)商品或服務(wù)。這種推薦可以基于用戶的興趣愛好、購買行為和搜索歷史等，提高用戶對(duì)推薦商品的購買率和滿意度。社交推薦：推薦系統(tǒng)可以利用社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，推薦用戶可能感興趣的人或群組。這種推薦可以基于用戶的社交關(guān)系、興趣愛好和行為模式等，促進(jìn)用戶社交互動(dòng)和社區(qū)發(fā)展。視頻推薦：推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的觀看歷史和搜索記錄等，推薦相關(guān)的視頻內(nèi)容。這種推薦可以基于用戶的興趣愛好、觀看歷史和搜索歷史等，提高用戶對(duì)推薦視頻的點(diǎn)擊率和觀看時(shí)長。音樂推薦：推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的聽歌歷史和喜好等，推薦相關(guān)的音樂內(nèi)容。這種推薦可以基于用戶的聽歌歷史、喜好和評(píng)價(jià)等，提高用戶對(duì)推薦音樂的收聽率和滿意度。閱讀推薦：推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的閱讀歷史和喜好等，推薦相關(guān)的書籍或文章。這種推薦可以基于用戶的閱讀歷史、喜好和評(píng)價(jià)等，提高用戶對(duì)推薦內(nèi)容的閱讀率和滿意度。廣告推薦：推薦系統(tǒng)可以根據(jù)用戶的興趣愛好和購買歷史等，推薦相關(guān)的廣告內(nèi)容。這種推薦可以基于用戶的興趣愛好、購買歷史和廣告點(diǎn)擊率等，提高廣告的點(diǎn)擊率和轉(zhuǎn)化率。

Python編程在AI大模型中的應(yīng)用場景非常廣泛，包括商品推薦、社交推薦、視頻推薦、音樂推薦、閱讀推薦和廣告推薦等。這些技術(shù)可以幫助企業(yè)提高效率、改善用戶體驗(yàn)并降低成本。

3.5 如何使用Python調(diào)用AI大模型的接口

Python接口調(diào)用AI大模型通常需要以下通用步驟：

安裝必要的庫：首先，你需要安裝一些必要的庫，如requests、json等。這些庫可以幫助你發(fā)送HTTP請(qǐng)求和處理返回的數(shù)據(jù)。導(dǎo)入庫：在Python腳本中，你需要導(dǎo)入這些庫。設(shè)置API密鑰：大多數(shù)AI大模型都提供了API密鑰，你需要將這個(gè)密鑰設(shè)置為你的環(huán)境變量或者直接在你的代碼中設(shè)置。構(gòu)建請(qǐng)求：使用requests庫的get或post方法，構(gòu)建一個(gè)HTTP請(qǐng)求，將你的數(shù)據(jù)作為請(qǐng)求的一部分發(fā)送到AI大模型的服務(wù)器。處理響應(yīng)：當(dāng)你的請(qǐng)求被服務(wù)器接收后，服務(wù)器會(huì)返回一個(gè)響應(yīng)。你需要使用json庫來解析這個(gè)響應(yīng)，獲取你需要的結(jié)果。錯(cuò)誤處理：在整個(gè)過程中，你需要考慮到可能出現(xiàn)的錯(cuò)誤，并編寫相應(yīng)的錯(cuò)誤處理代碼。

不同的AI大模型可能有不同的API接口和參數(shù)要求，需要具體對(duì)照API調(diào)用文檔進(jìn)行處理。

比如，openai 接口調(diào)用參考文檔 :https://platform.openai.com/docs/api-referencehttps://platform.openai.com/docs/api-referencehttps://platform.openai.com/docs/api-reference

PyCharm中開發(fā) Python 程序調(diào)用 OpenAI 接口：

1、PyCharm 創(chuàng)建 Python 項(xiàng)目

進(jìn)入 PyCharm , 選擇 " File / New Project " 選項(xiàng)

2、API Key 配置用法

建議直接從某寶買的 OpenAI 的中轉(zhuǎn) API Key , 會(huì)給你一個(gè) API_KEY 和 中轉(zhuǎn)地址 , 有了這兩個(gè)可以直接替換到代碼中使用 ;

# 設(shè)置 OPENAI_API_KEY 環(huán)境變量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-6o3KJuuocEXpb1Ug39D0A4913a844fCaBa892eDe9814Df8a"
# 設(shè)置 OPENAI_BASE_URL 環(huán)境變量
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.xiaoai.plus/v1"

代碼處 , os.environ["OPENAI_API_KEY"] 配置的是 API Key , os.environ["OPENAI_BASE_URL"] 配置的是 OpenAI 接口的中轉(zhuǎn)地址 ;

也可以直接配置到 Windows/Linux系統(tǒng)的 環(huán)境變量中 ;

API Key 使用注意事項(xiàng) :

使用國內(nèi)的 OpenAI 中轉(zhuǎn)接口 , 直接使用即可 , 不要連 XX , 否則會(huì)報(bào)錯(cuò) ;
使用 OpenAI 的直連接口 , 必須掛上XX , 否則也會(huì)報(bào)錯(cuò) ;
OpenAI 的 直連 API 會(huì)不定期清理 , 這個(gè)用起來很麻煩 ;

3、GPT3 模型和 GPT4 模型

申請(qǐng)的 API Key 只能訪問指定的模型 ,如 3.5 或 4.0 版本 , 申請(qǐng)的 3.5 版本的 API Key 無法使用 4.0 版本的模型 ;

不同的 模型 收費(fèi)不同 , GPT4 模型 的費(fèi)用要高于 GPT3 模型 ;

可用的 GPT3 模型 :

gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-0301
gpt-3.5-turbo-0613
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-turbo-16k
gpt-3.5-turbo-1106
text-embedding-3-small
gpt-3.5-turbo-16k-0613
text-embedding-3-large
可用的 GPT4 模型 :

gpt-4-1106-preview
gpt-4 gpt-4-0613
gpt-4-32k-0613
gpt-4-vision-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-32k-0314
dall-e-3
gpt-4-32k
gpt-4-0314
gpt-4o
gpt-4-turbo-2024-04-09
上述模型可直接在 創(chuàng)建 OpenAI 對(duì)話時(shí)配置 , client.chat.completions.create 的第一個(gè)參數(shù) , 就是指定一個(gè)模型 , 這里指定的是 gpt-3.5-turbo 模型 ;

client.chat.completions.create(
        # 指定模型為"gpt-3.5-turbo"
        model="gpt-3.5-turbo",

Python 代碼示例

代碼示例 :

import os
from openai import OpenAI

# 下面的 API 是從淘寶上買的 OpenAI 國內(nèi)中轉(zhuǎn) API
# 使用下面的 API Key 的時(shí)候務(wù)必?cái)嚅_梯子
# 淘寶上搜索 API Key , 可以搜出一大堆的 中轉(zhuǎn) 或 直聯(lián) 的 OpenAI 接口

# 設(shè)置 OPENAI_API_KEY 環(huán)境變量
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-6o3KJuuocEXpb1Ug39D0A4913a844fCaBa892eDe9814Df8a"
# 設(shè)置 OPENAI_BASE_URL 環(huán)境變量
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.xiaoai.plus/v1"


def openai_chat():
    client = OpenAI(
        # 下面兩個(gè)參數(shù)的默認(rèn)值來自環(huán)境變量，可以不加
        api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
        base_url=os.environ.get("OPENAI_BASE_URL"),
    )
    # 創(chuàng)建一個(gè)聊天完成請(qǐng)求
    completion = client.chat.completions.create(
        # 指定模型為"gpt-3.5-turbo"
        model="gpt-3.5-turbo",
        # 定義對(duì)話消息列表
        messages=[
            # 系統(tǒng)角色的消息，用于設(shè)置對(duì)話的起始狀態(tài)
            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
            # 用戶角色的消息，用于指示用戶的輸入
            {"role": "user", "content": "請(qǐng)寫一首七言絕句, 描述夕陽"}
        ]
    )
    print(completion)  # 響應(yīng)
    print(completion.choices[0].message)  # 回答


if __name__ == '__main__':
    openai_chat()

運(yùn)行結(jié)果：

D:\001_Develop\022_Python\Python39\python.exe D:/002_Project/011_Python/OpenAI/main.py
ChatCompletion(id='chatcmpl-9dXgRX2Q47HiQoPASfk8xcCVj3C7v', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='夕陽西下映山川，霞光映照滿天邊。\n金黃色彩映水面，畫出美麗夕陽顏。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], created=1719211299, model='gpt-35-turbo', object='chat.completion', service_tier=None, system_fingerprint='fp_811936bd4f', usage=CompletionUsage(completion_tokens=47, prompt_tokens=34, total_tokens=81))
ChatCompletionMessage(content='夕陽西下映山川，霞光映照滿天邊。\n金黃色彩映水面，畫出美麗夕陽顏。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)

Process finished with exit code 0

與ChatGPT輸出結(jié)果進(jìn)行對(duì)比 :

四、 Python在大模型中的展望與未來

AI大模型在Python編程中具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。它們在自然語言處理、圖像識(shí)別、語音識(shí)別、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域都取得了顯著的成果，為各行各業(yè)帶來了巨大的商業(yè)價(jià)值。
首先，AI大模型的出現(xiàn)使得我們可以處理大規(guī)模、復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，從而提高了模型的準(zhǔn)確性和可靠性。這些模型具有強(qiáng)大的泛化能力，可以在不同場景下進(jìn)行遷移和應(yīng)用，從而為企業(yè)和機(jī)構(gòu)帶來更高效的運(yùn)營和更豐富的商業(yè)機(jī)會(huì)。
其次，AI大模型的應(yīng)用也推動(dòng)了Python編程的發(fā)展。為了應(yīng)對(duì)大模型的訓(xùn)練和部署需求，Python社區(qū)不斷推出新的工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等，這些工具和框架不僅提供了高效的計(jì)算和優(yōu)化能力，還簡化了模型的開發(fā)和部署過程，使得更多的人可以參與到AI的研究和應(yīng)用中來。
此外，AI大模型的應(yīng)用還催生出了一批新的業(yè)務(wù)模式和創(chuàng)新應(yīng)用。例如，基于大模型的推薦系統(tǒng)已經(jīng)成為電商、視頻網(wǎng)站等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的標(biāo)配，為企業(yè)帶來了更高的用戶留存和更豐富的商業(yè)機(jī)會(huì)。同時(shí)，AI大模型也被應(yīng)用于智能客服、智能家居等領(lǐng)域，為人們提供了更加智能和便捷的生活方式。
總的來說，AI大模型在Python編程中的應(yīng)用價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性

推動(dòng)Python編程的發(fā)展

催生新的業(yè)務(wù)模式和創(chuàng)新應(yīng)用

為人們提供更加智能和便捷的生活方式等。

AI的未來發(fā)展趨勢主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

統(tǒng)一未來：多模態(tài)模型將加速文本、圖像和視頻的融合，使得不同表現(xiàn)形式的信息能夠相互理解，這是AI全面理解真實(shí)世界的重要步驟。逾越虛擬邊界：具身智能將使智能體能夠以主人公的視角感受物理世界，通過與環(huán)境產(chǎn)生交互后結(jié)合自我學(xué)習(xí)，產(chǎn)生對(duì)于客觀世界的理解和改造能力。大模型智慧火花：通用人工智能將成為新的發(fā)展趨勢，它具有像人類一樣的思考能力，可以從事多種工作。同時(shí)，腦機(jī)接口等先進(jìn)技術(shù)將成為新的交互方式。高質(zhì)量數(shù)據(jù)提升模型性能：向量數(shù)據(jù)庫等新興技術(shù)將成為數(shù)據(jù)管理的重要工具，以數(shù)據(jù)為中心的人工智能將進(jìn)一步推動(dòng)AI模型性能的突破。數(shù)據(jù)中心的AI變革：智算中心將成為關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施，推動(dòng)云計(jì)算從CPU為中心的同構(gòu)計(jì)算架構(gòu)向以CPU GPU/NPU為中心的異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)深度演進(jìn)。大模型輕量化：隨著大模型小型化、場景化需求增加，推理將逐步從云端擴(kuò)展向端側(cè)，使得用戶可以更加經(jīng)濟(jì)、可靠、安全地使用AI服務(wù)。大模型的深遠(yuǎn)影響：大語言模型將對(duì)勞動(dòng)力市場結(jié)構(gòu)產(chǎn)生深遠(yuǎn)而復(fù)雜的影響，同時(shí)與前沿科學(xué)的結(jié)合將顯著提高研究效率。AI治理與技術(shù)的平衡：在人工智能的快速發(fā)展中，加強(qiáng)AI監(jiān)管和推動(dòng)AI技術(shù)的進(jìn)步同等重要，各國政府也開始制定各種AI政策和法規(guī)。

到此這篇關(guān)于Python語言在AI中的常用工具和應(yīng)用場景的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python語言在AI中的應(yīng)用內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！