AI教程 2025年01月10日
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摘要 :

面向开发者的LLM入门课程-环境配置: 环境配置 本篇教程介绍了所需环境的配置方法,包括 Python、Jupyter Notebook、OpenAI API key、相关库来运⾏本书所需的代码。 请……

哈喽!伙伴们,我是小智,你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天,我们将一起深入AI的奇妙世界,探索“面向开发者的LLM入门课程-环境配置”,并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知,只需唤醒你的潜能!”跟着小智的步伐,我们终将学有所成,学以致用,并发现自身的更多可能性。话不多说,现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

面向开发者的LLM入门课程-环境配置

面向开发者的LLM入门课程-环境配置:

环境配置

本篇教程介绍了所需环境的配置方法,包括 Python、Jupyter Notebook、OpenAI API key、相关库来运⾏本书所需的代码。

请注意,以下环境配置有的只需一次配置(如 Python、Jupyter Notebook等),有的需要在每次复现代码时配置(如 OpenAI API key 的配置等)。

一、安装Anaconda

由于官网安装较慢,我们可以通过清华源镜像来安装Anaconda

面向开发者的LLM入门课程-环境配置

选择对应的版本下载安装即可。

如果已安装Anaconda,则可以跳过以下步骤。

· 如果我们使用Window系统,可以下载 Anaconda3-2023.07-1-Windows-x86_64.exe 安装包直接安装即可。

· 如果我们使用MacOS系统
1. Intel芯片:可以下载 Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-x86_64.sh
2. Apple芯片:可以下载 Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64.sh

并执行以下操作:

# 以Intel处理器为例,⽂件名可能会更改
sh Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-x86_64.sh -b

接下来,初始化终端Shell,以便我们可以直接运⾏conda。

~/anaconda3/bin/conda ini

现在关闭并重新打开当前的shell,我们会发现在命令行的前面多了一个 (base) ,这是anaconda的一个基础 python 环境。下⾯我们使⽤以下命令来创建⼀个新的环境:

# 创建一个名为chatgpt且python版本为3.9的环境
conda create –name chatgpt python=3.9 -y

创建完成后,现在我们来激活 chatgpt 环境:

conda activate chatgpt

二、安装本书需要用到的python库

!pip install -q python-dotenv
!pip install -q openai
!pip install -q langchain

三、获取并配置OpenAI API key

在获取OpenAI API key之前我们需要openai官网中注册一个账号。这里假设我们已经有了openai账号,先在openai官网登录,登录后如下图所示:

面向开发者的LLM入门课程-环境配置

我们选择 API ,然后点击右上角的头像,选择 View API keys ,如下图所示:

面向开发者的LLM入门课程-环境配置

点击 Create new secret key 按钮创建OpenAI API key,我们将创建好的OpenAI API key复制以此形式 OPENAI_API_KEY=”sk-…” 保存到 .env 文件中,并将 .env 文件保存在项目根目录下。# TODO:放到哪个固定位置待确认

下面是读取 .env 文件的代码

import os
import openai
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
# 读取本地/项目的环境变量。
# find_dotenv()寻找并定位.env文件的路径
# load_dotenv()读取该.env文件,并将其中的环境变量加载到当前的运行环境中
# 如果你设置的是全局的环境变量,这行代码则没有任何作用。
_ = load_dotenv(find_dotenv())
# 获取环境变量 OPENAI_API_KEY
openai.api_key = os.environ[‘OPENAI_API_KEY’]

将读取 .env 文件的代码封装成函数供每一章节直接调用获取在OpenAI API key。

import os
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
def get_openai_key():
_ = load_dotenv(find_dotenv())
return os.environ[‘OPENAI_API_KEY’]
openai.api_key = get_openai_key()

面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述
面向开发者的LLM入门课程-提示工程概述:在自然语言处理(NLP)领域,Prompt(提示)最初是研究者为特定任务设计的一种输入形式或模板。...

嘿,伙伴们,今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“面向开发者的LLM入门课程-环境配置”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴,希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记,精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦!如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识,请关注我们的官网“AI智研社”,保证让你收获满满呦!

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