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AI 镜像开发实战征文活动

随着人工智能技术的飞速发展,AI 镜像开发逐渐成为技术领域的热点之一。Stable Diffusion 3.5 FP8 作为强大的文生图模型,为开发者提供了更高效的图像生成解决方案。为了推动 AI 镜像开发技术的交流与创新,我们特此发起本次征文活动,诚邀广大开发者分享在 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向的实战经验和创新应用 本次征文活动鼓励开发者围绕 Stable Diffusion 3.5 FP8 文生图方向,分享以下方面的内容: 1. 技术实践与优化 - Stable Diffusion 3.5 FP8 模型架构解析与优化技巧 - 文生图生成效果的提升方法与技巧 - 模型部署与加速策略,例如使用 Hugging Face、Diffusers 等工具 - 针对特定场景(例如二次元、写实风)的模型微调与定制化开发 2. 应用场景探索 - Stable Diffusion 3.5 FP8 在不同领域的应用案例分享,例如游戏设计、广告创意、艺术创作等 - 利用 Stable Diffusion 3.5 FP8 实现图像编辑、图像修复、图像增强等功能的探索 - 结合其他 AI 技术(例如 NLP、语音识别)构建更强大的应用 3. 创新应用与思考 - 基于 Stable Diffusion 3.5 FP8 的创新应用场景设计 - AI 镜像开发的未来发展方向的思考与展望 - 对 AI 镜像开发伦理、安全等问题的探讨

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OpenAI API Key 接入指南

OpenAI API Key 是 OpenAI 为用户提供的一种特殊代码,该代码可以允许用户通过 API 访问 OpenAI 的某些特定服务和功能。在中国使用 OpenAI API 需要可以访问 OpenAI 的网络环境,并且账户需要完成绑卡操作。如果你在国内无法直接访问OpenAI,你可以考虑使用第三方的OpenAI API 服务。以上都是通过调用 OpenAI 提供的 API 接口,并使用 API Key 实现的。注意:OpenAI 目前在国内无法直接访问,需要在可访问的网络环境并且完成绑卡。
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博文更新于 2024.07.03 ·
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OpenAI API 中文文档 - 错误代码

这意味着您在短时间内提交了过多的令牌或请求,并且超出了允许的请求数。“服务不可用错误”表示我们的服务器暂时无法处理您的请求。这些错误也可以在高流量期间返回。“超时”错误表示您的请求完成时间过长,我们的服务器关闭了连接。这意味着您在给定的时间段内发送了太多令牌或请求,我们的服务暂时阻止您发送更多令牌或请求。此错误消息表示我们的服务器遇到高流量,目前无法处理您的请求。我们施加速率限制,以确保公平有效地使用我们的资源,并防止滥用或超载我们的服务。对于给您带来的不便,我们深表歉意,我们正在努力尽快恢复我们的服务。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 速率限制

如果您的速率限制为每分钟 60 个请求和每分钟 150k 个令牌,则您将受到达到请求/分钟上限或令牌用完的限制(以先发生者为准)。我们提高限制以启用高流量应用程序,因此申请提高速率限制的最佳时机是当您认为您拥有必要的流量数据来支持提高速率限制的有力理由时。首先,以当前速率限制向一部分用户发布服务,收集 10 个工作日的使用情况数据,然后根据该数据提交正式的速率限制提高请求,以供我们审核和批准。下表突出显示了我们 API 的默认速率限制,但在填写速率限制提高请求表单后,这些限制可能会根据您的使用案例增加。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 审查

我们一直在努力提高分类器的准确性,特别是致力于改进 、 和内容的分类。我们对非英语语言的支持目前有限。OpenAI 将不断升级审核端点的基础模型。因此,随着时间的推移,依赖于的自定义策略可能需要重新校准。在监视 OpenAI API 的输入和输出时,可以免费使用审查终结点。我们目前不支持监控第三方流量。因此,开发人员可以识别我们的使用策略禁止的内容并采取行动,例如通过过滤。端点是一种工具,可用于检查内容是否符合 OpenAI。下面是终结点的示例输出。若要获取一段文本的分类,请向。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 文本转语音

该模型将尝试匹配提示的样式,因此如果提示也匹配,则更有可能使用大写和标点符号。但是,当前的提示系统比我们的其他语言模型受到更多限制,并且仅对生成的音频提供有限的控制。若要保留拆分为段的文件的上下文,可以使用前一个段的脚本提示模型。该模型将返回上面未列出的语言的结果,但质量会很低。成绩单是关于OpenAI的,它使像DALL·E,GPT-3和ChatGPT,希望有一天建立一个造福全人类的AGI系统。{ “text”:“想象一下你曾经有过的最疯狂的想法,你很好奇它如何扩展到 100 倍、1 倍的东西。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 微调

了解如何为应用程序自定义模型。GPT-3 已经对来自开放互联网的大量文本进行了预训练。当给出一个只有几个例子的提示时,它通常可以直观地判断你正在尝试执行什么任务并生成一个合理的完成。这通常被称为“少镜头学习”。微调通过训练比提示所能容纳的更多的示例来改进少数镜头学习,让您在大量任务上获得更好的结果。对**模型进行微调后,无需再在提示中提供示例。**这样可以节省成本并实现更低的延迟请求。请访问我们的,详细了解如何对微调的模型训练和使用计费。微调目前仅适用于以下基本型号:、、 和。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 嵌入

评论是英文的,往往是正面或负面的。为了以零镜头的方式对一些新文本进行分类,我们将它的嵌入与所有类嵌入进行比较,并预测相似度最高的类。我们在单独的测试集上评估这些嵌入的有用性,在该测试集中,我们将用户和产品嵌入的相似性绘制为评级的函数。例如,我们发现,与非裔美国人的名字相比,我们的模型更强烈地将(a)欧洲裔美国人的名字与积极的情绪联系起来,(b)消极的刻板印象与黑人女性联系起来。对于文本嵌入(不是 ,也不是代码嵌入),我们建议将输入中的换行符 () 替换为单个空格,因为当存在换行符时,我们看到的结果更差。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 模型

GPT-4 是一个大型多模态模型(今天接受文本输入和发出文本输出,将来会出现图像输入),由于其更广泛的一般知识和高级推理能力,它可以比我们以前的任何模型更准确地解决难题。但是,通过我们的 API,我们提供了一个优化的推理过程,这使得通过我们的 API 运行 Whisper 比通过其他方式运行要快得多。现在的达尔·通过我们的 API 提供的 E 模型是 DALL· 的第二次迭代E 具有比原始模型更逼真、更准确和分辨率高 2 倍的图像。它们是我们的 GPT-3 模型的后代,可以理解并生成代码。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 图像生成

生成的图像的大小可以是 256x256、512x512 或 1024x1024 像素。上传的图片和蒙版必须是小于 4MB 的方形 PNG 图片,并且尺寸必须相同。生成输出时不使用蒙版的非透明区域,因此它们不一定需要像上面的例子那样与原始图像匹配。如果您使用的是 TypeScript,您可能会遇到一些图像文件参数的怪癖。与编辑端点类似,输入图像必须是小于 4MB 的方形 PNG 图像。描述越详细,就越有可能获得您或您的最终用户想要的结果。蒙版的透明区域指示应编辑图像的位置,提示应描述完整的新图像,
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 聊天补全

如果对话的标记过多,无法适应模型的最大限制(例如,超过 4096 个标记),则必须截断、省略或以其他方式缩小文本,直到它适合为止。例如,如果您的 API 调用在消息输入中使用了 10 个令牌,而您在消息输出中收到了 20 个令牌,则需要支付 30 个令牌的费用。在英语中,标记可以短至一个字符或长至一个单词(例如,或),在某些语言中,标记甚至可以短于一个字符,甚至长于一个单词。聊天模型喜欢和使用令牌的方式与其他模型相同,但由于其基于消息的格式,因此更难计算对话将使用多少令牌。系统消息有助于设置助手的行为。
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博文更新于 2023.05.14 ·
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OpenAI API 中文文档 - 文本补全

我们发现,在这种情况下,重新采样 3 或 5 次(或使用 k=3,5 的 best_of)并选择以“停止”作为其finish_reason的样本可能是一种有效的方法。例如,如果你给 API 提示,“正如笛卡尔所说,我认为,因此”,它将以很高的概率返回完成“我是”。中性标签很重要,因为在许多情况下,即使是人类也很难确定某事是积极的还是消极的,而在这种情况下,它两者都不是。一定要校对你的例子——这个模型通常足够聪明,可以看穿基本的拼写错误并给你一个响应,但它也可能认为这是故意的,它可能会影响响应。
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博文更新于 2023.05.13 ·
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OpenAI API 中文文档 - 代码库

下面的库由更广泛的开发人员社区构建和维护。如果您想在此处添加新库,请按照帮助。请注意,OpenAI 不会验证这些项目的正确性或安全性。有关添加社区库的说明进行操作。
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博文更新于 2023.05.13 ·
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OpenAI API 中文文档 - 快速入门

我们的API提供对这些模型的访问,可用于解决几乎任何涉及处理语言的任务。您可能已经注意到,如果在上面的示例中多次提交相同的提示,则模型将始终返回相同或非常相似的完成。要记住的一个限制是,对于大多数模型,单个 API 请求在提示和完成之间最多只能处理 4,096 个令牌。你可以把它看作是一个非常高级的自动完成——模型处理你的文本提示,并尝试预测接下来最有可能发生的事情。复制您的私有 API 密钥并将其设置为新创建的文件中的,如果您尚未创建密钥,可以在下面执行此操作。提示设计并不是您可以使用的唯一工具。
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博文更新于 2023.05.13 ·
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OpenAI API 中文文档 - 介绍

根据粗略的经验法则,对于英文文本,1 个标记大约是 4 个字符或 0.75 个单词。要记住的一个限制是,文本提示和生成的完成组合不得超过模型的最大上下文长度(对于大多数模型,这是 2048 个标记,或大约 1500 个单词)。相反,完成和聊天完成终结点几乎可用于任何任务,包括内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、样式迁移等。例如,单词“汉堡包”被分解为标记“ham”,“bur”和“ger”,而像“梨”这样的简短而常见的单词是单个令牌。要了解有关这些模型以及我们提供的其他功能的更多信息,请访问我们的。
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博文更新于 2023.05.13 ·
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