python openai playground使用教程

news2025/2/1 3:56:01

文章目录

        • playground介绍
        • Playground特点
        • 模型设置和参数选择
          • 四种语言模型介绍
        • playground应用
        • 构建自己的playground应用
        • playground python使用

playground介绍

OpenAI Playground是一个基于Web的工具,旨在帮助开发人员测试和尝试OpenAI的语言模型,如GPT-3。通过Playground,用户可以在不编写任何代码的情况下与AI模型进行交互,并了解其工作原理。

在这里插入图片描述

playground地址:https://platform.openai.com/playground

Playground特点
  • 灵活性:Playground提供一个交互式界面,以便用户自定义输入和修改模型参数。
  • 定制性:用户可以根据自己的需求选择不同的语言模型和模型设置,以满足特定的应用场景。
  • 易用性:Playground的用户界面简洁直观,无需编写复杂的代码,即可快速上手和进行实验
模型设置和参数选择

Web界面分为左中右三部分

  • 左侧:System,You are a helpful assistant.(定义gpt模型的角色)
  • 中间:USER,Enter a user meaasge here.(输入想问的问题,或者想要补全的句子),submit即可产出回答。
  • 右侧:模型设置和参数选择
    • Mode:模式选择,chat、Complete and Edit。
    • Model:turbo、davinci、curie、babbage、ada。
    • Temperature:介于0-1之间,越接近1,模型生成的回答越有不确定性(创造性),越接近0,模型的答案越确定。
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四种语言模型介绍
  • AdaAda是一种基础模型,适合用于提示和短对话。
  • BabbageBabbage是一个中等规模的模型,适合于更长的对话和创造性写作。
  • CurieCurie是一个大型模型,适用于复杂的对话和生成性任务。
  • DavinciDavinciOpenAI提供的最先进的语言模型,适合处理长篇大论、技术文档和创造性写作等。
playground应用

examples:https://platform.openai.com/examples

OpenAI官网的examples中提供了许多有用的示例,可以了解OpenAI的使用。

  • Emoji Translation(一个表情包翻译器)
    作用是将文字转为emoji

  • 设置Prompt
  • SYSTEM:You will be provided with text, and your task is to translate it into emojis. Do not use any regular text. Do your best with emojis only.
  • USER:Artificial intelligence is a technology with great promise.
  • Open in playground
    在这里插入图片描述
    点击submit即可生成对应的转化结果。
构建自己的playground应用
  • 定义System
  • 定义user
  • 点击submit输出结果
  • 右上角点击”Save"保存
    在这里插入图片描述
  • Save preset
    This will save the current Playground state as a preset which you can access later or share with others.
  • 点击 Your presets,即可看到自己的playground列表
    在这里插入图片描述
playground python使用

一个情感分析playground
在这里插入图片描述

  • 点击View code
    You can use the following code to start integrating your current prompt and settings into your application.
  • copy复制python代码
    在这里插入图片描述
  • 本地python中使用
    question:“To be or not to be, this is a question.”
    response:
{
  "id": "chatcmpl-89lIKZt8UG1aVVBkB9Wo3ECiPoZ9M",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1697337444,
  "model": "gpt-3.5-turbo-0613",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Sentiment: NEUTRAL\nProbability: 0.50"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 130,
    "completion_tokens": 13,
    "total_tokens": 143
  }
}

包含rolecontenttotal_tokens等完整输出。

可见的是这种方法相当消耗tokenmoney),因此之后我们会选择微调fine-tuning的形式,OpenAI也已经提供了简便的微调方式。

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