Java SpringBoot实现调用OpenAI ChatGPT的相关接口教程.zip

用于无法访问hugging face并需要运行stable-diffusion-webui时使用

​Unity 工具 之 Azure OpenAI 功能接入到Unity 中的简单整理的案例项目 一、简单介绍 Unity 工具类，自己整理的一些游戏开发可能用到的模块，单独独立使用，方便游戏开发。 本节介绍，这里在使用微软的Azure 把Azue.AI.OpenAI 接入到Unity中，在Unity中直接调用 Azue.AI.OpenAI 接口函数，实现简单聊天功能，这里简单说明，如果你有更好的方法，欢迎留言交流。 二、实现原理 1、官网申请得到Azure OpenAI 对应的 AZURE_OPENAI_ENDPOINT 和 AZURE_OPENAI_KEY，以及对应的模型名 DeploymentOrModelName 2、把相关的 dll 引入进来，主要有 Azure.AI.OpenAI、 Azure.Core 等等 3、创建客户端 OpenAIClient = new(new Uri(AZURE_OPENAI_ENDPOINT ), new AzureKeyCredential(AZURE_OPENAI_KEY));

使用vue高仿了chatgpt的前端，后端使用python flask openai实现。 开放了最新的gpt-3.5-turbo模型，后端使用了最新模型在分支toGpt3.5上，加上了流式响应。 新的模型更加强大，更加智能

这本书是一本全面的、丰富实例的指南，适合所有级别的学习者使用OpenAI GPT-3、DALL·E 2、CLIP和Whisper开发AI应用程序。它涵盖了使用 GPT-3 的基本概念和技术，并提供了一种实践性的学习方法。 ChatGPT、GPT、GPT-3、DALLE 和 Codex 都是由 OpenAI 开发的人工智能技术。它们之间的区别如下: 1.GPT( Generative Pre-trained Transformer )是一种基于Transformer架构的自然语言处理模型，用于生成文本 2.GPT-3 是 GPT 系列中最新的版本，它具有比以前版本更强大的语言生成能力，并且可以执行一些简单的任务，例如翻译和问答 3.ChatGPT是一个基于 GPT-3 的聊天机器人，可以与用户进行自然对话。 4.DALL·E 是一种图像生成模型，可以根据文本描述生成图像 5.Codex 是一种基于机器学习的代码生成器，可以根据自然语言描述自动生成代码 这些技术都是 OpenAI 开发的人工智能技术，但它们各自专注于不同领域，并具有不同的功能和应用。

ChatGPT 余额查询源码可以帮助用户快速查询其在 OpenAI 上使用 ChatGPT 的余额。这个查询源码可以方便地上传到虚拟机上进行使用。使用起来非常简单，只需要一些基本的编程知识和技能。 通过使用这个源码，用户可以随时查询他们在 OpenAI 上使用 ChatGPT 的余额情况，并及时了解当前的账户情况。这对于需要长时间使用 ChatGPT 的用户来说是非常重要的，因为它可以帮助他们更好地规划、管理和预算其在 OpenAI 上的使用额度。

ChatGPT接入项目实例openai接口 前端uniapp，单页面，精简，无杂七杂八引入，后端python flask框架接口数据转发 部署教程及示例

.netframework6.0 使用Betalgo.OpenAI.GPT3库 实现从textBox1输入问题，点击发送按钮，提出的问题和结果显示到listBox1窗口 需要注意的是需要自己注册获得openAI的密钥，以及代理地址，否则无法访问获得结果

桨板-DALL-E OpenAI的DALL-E的PaddlePaddle版本实现。 现在，此实现仅包含dVAE部分，无法从文本生成图像。 安装套件 通过点子安装： $ pip install paddledalle==1.0.0 -i https://pypi.python.org/pypi 轮装安装： 快速开始 import paddle import paddle . nn . functional as F import paddle . vision . transforms as T import paddle . vision . transforms . functional as TF from PIL import Image from dall_e import load_model , map_pixels , unmap_pixels target_i

GAN/CLIP/Diffusion是AIGC(AI-Generated Content)发展的三大模型。目前AIGC生成正在完成从简单的降本增效（以生成金融/体育新闻为代表）向创造额外价值（以提供绘画创作素材为代表）转移，跨模态/多模态内容成为关键的发展节点。AIGC拥有三大模型:GAN、CLIP和Diffusion。 AIGC应用场景广泛。1)文本生成:文本交互成为未来发展方向;2）音频生成:Al编曲将成为Al音频生成中的快速成长赛道;3）图像生成:目前仍然难以达到稳定可靠的生成高质量图像;4）视频生成:跨模态生成领域的中高潜力场景;5）图像、视频、文本间的跨模态生成:文本到视频转换目前还处于技术尝试阶段;6）策略生成:国内相关游戏厂商普遍存在内部开发或外部测试需求;7)虚拟人生成:视频是短期的发展重点。 中国AIGC产业仍处于发展初期，底层技术相较国外仍有较大差距。国内最先兴起的是Al写作和语音合成模块，虚拟人概念刚兴起，但技术层面还存在差距，众多国内厂商从内容布局入手，同时众多厂商目前商业模式不成熟，还停留在免费引流阶段。此外，AIGC目前主要客户集中在B端，厂商话语权较弱，未