Python的 30 行代码实现 GPT 互交，可服务器部署

代码分析与解释

代码演示了如何创建一个基于 Web 的界面，该界面允许用户输入消息并查看由 GPT-3.5 模型生成的响应。代码包含以下主要组件和步骤：

1. 导入必要的库和模块，如 openai，gradio 和 os。
2. 定义一个名为 generate_gpt 的函数，该函数接受 API 密钥和要发送给 GPT-3.5 模型的内容作为参数。
3. 在 generate_gpt 函数中，配置 openai 的 API 密钥，并尝试创建一个 ChatCompletion 对象来与 GPT-3.5 模型交互。
4. 获取模型的响应，并从中提取消息内容。
5. 创建一个 gr.Interface 对象，以构建用户界面。用户界面包括两个输入文本框（一个用于输入 API 密钥，另一个用于输入消息）和一个输出文本框（用于显示模型的响应）。
6. 启动用户界面，以便用户可以与其交互。

代码块

import openai
import gradio as gr
import os  # 导入os库以访问环境变量

def generate_gpt(api_key, content):  # 修改函数参数
    openai.api_key = api_key
    
    try:
        completion = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo-0613",  # 修改模型名称为gpt-3.5-turbo-0613
            messages=[{"role": 'user', "content": content}],  # 设置消息内容和角色
            max_tokens=100,  # 设置最大令牌数为100
            n=1,  # 设置生成的选项数量为1
            stop=None,  # 不设置停止条件
            temperature=0.5,  # 设置温度为0.5，以控制文本生成的随机性
        ) 
        message = completion.choices[0].message.content
        return message
    except Exception as e:
        return str(e)  # 返回错误信息

io = gr.Interface(
    generate_gpt, 
    [
        gr.Textbox(default=os.getenv('OPENAI_API_KEY'), label="输入api_key", type='password'),  # 使用环境变量作为默认值，并设置type为'password'
        gr.Textbox(label="输入信息")
    ],
    gr.Textbox(label="输出"),  # 使用 gr.Textbox 创建输出文本框
)

io.launch()

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