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【最新毕设源码】【paython实战项目源码】【华为mybatis源码架构】openai 源码

来源:设动源码 发表时间:2024-12-26 01:10:30

1.Python调用OpenAI
2.揭秘OpenAI新神器:Cursor源码深度解析与应用探索
3.开源Open WebUI - 大模型LLM web 聊天界面及在K8S集群中的源码部署
4.openai开源了什么
5.OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译
6.gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

openai 源码

Python调用OpenAI

       安装Python环境,略。源码

       下载并安装VSCode编辑器,源码略。源码

       配置OpenAI环境变量,源码将替换为自己的源码最新毕设源码密钥。OPENAI_BASE_URL设置为国内代理服务器地址。源码

       在Mac OS中,源码关闭科学上网状态后,源码安装项目依赖的源码包。

       创建源代码文件,源码包括.env文件和index.py文件。源码确保两个文件已保存。源码运行代码,源码成功运行后的源码结果通常类似以下示例图。

       使用官方提供的OpenAI密钥,自行在OpenAI官方注册获取。

揭秘OpenAI新神器:Cursor源码深度解析与应用探索

       Cursor,一款专为编程与人工智能打造的编辑器,目前仍处于早期阶段,具备多项功能。由两家MIT高材生创立的公司于年在旧金山成立,获得OpenAI的投资。虽然Cursor的代码质量参差不齐,甚至可能部分由AI生成,其官网与代码仓库简陋,无详细文档。根据其官方声明,Cursor在智能性上比Copilot更出色。然而,实际功能还需通过官方提供的视频评估,视频展示了Cursor支持两种交互方式:通过cmd+k激活代码生成模式与cmd+l激活的聊天模式。生成代码的逻辑在源码文件的features/chat/chatThunks.ts中,通过向Cursor服务器发送POST请求,paython实战项目源码将信息通过token的方式流式返回,提供类似ChatGPT的体验。聊天模式下,Cursor能根据问题和文件上下文向AI提问。Cursor在理解工程上下文方面有显著进步,能够识别并提供项目中相关实现的文件路径。当前Cursor的核心优势在于免费特性及理解项目工程的能力,但其劣势在于对VSCode生态的挑战。

       在Cursor的内部实现中,通过解析输入的指令,结合编辑器与AI进行交互,实现代码生成、内容编辑与工程上下文理解等功能。对于生成代码和AI续写内容的请求,Cursor通过向服务器发送包含选中文本、指令类型等信息的POST请求实现。聊天模式下,Cursor通过简单的请求实现向AI提问。编辑器与AI之间的双向通信通过文本事件流技术实现,确保流畅的交互体验。然而,Cursor的核心后台实现尚未开源,这构成了其商业策略的一部分。

       Cursor未来面临的挑战包括维持竞争优势、优化用户体验、解决与VSCode生态的兼容性问题,并进一步完善其核心功能。随着技术的不断进步与迭代,Cursor有望在编程辅助领域发挥更大的作用。尽管当前存在一些限制和不足,如代码质量、文档建设和后台实现的非开源性,但Cursor在编程辅助工具领域展现出了创新潜力,华为mybatis源码架构值得持续关注。

开源Open WebUI - 大模型LLM web 聊天界面及在K8S集群中的部署

       Open WebUI 是一个自托管的离线 Web 用户界面,专为支持多种大型语言模型(LLM)运行而设计。它提供丰富功能和直观界面,兼容 Ollama 和 OpenAI API。您可以在 GitHub 上找到源代码。

       Open WebUI 提供全面平台,方便与大型语言模型交互,并具备功能性和灵活性,以满足不同用户和应用场景需求。它旨在优化模型管理、更新、交互、历史管理和数据管理,同时支持语音和图像集成,以及 API 和安全性功能。界面还提供国际化支持。

       部署 Open WebUI 到 K8S 集群时,参考官方文档中的部署 YAML 文件。通常涉及编写简单的部署文件,如 `docker-compose.yaml`。部署过程中需注意服务配置和服务持久化卷(PVC)的设置。这些关键步骤确保 Open WebUI 在 K8S 环境中稳定运行,提供高效、安全的大型语言模型交互体验。

openai开源了什么

       OpenAI开源了多个重要的项目和工具。

       首先,OpenAI开源了其核心的深度学习模型,如GPT系列。GPT(Generative Pre-trained Transformer)是一种基于Transformer架构的预训练语言模型,能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型,使得开发者能够轻松地在自己的maven添加scala源码应用中使用这些强大的语言模型,从而推动了自然语言处理领域的发展。例如,开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人,提供更为自然和智能的对话体验。

       其次,OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性,使他们能够高效地训练自己的深度学习模型,并将其应用于各种实际场景中。例如,OpenAI提供了易于使用的API,开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理,从而加快了应用开发的进程。

       最后,OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据,还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源,OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台,推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。

       总的来说,OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设,极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持,还为全球范围内的研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力,我们有理由相信,未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。网页怎么设置源码

OpenAI/Triton MLIR 第零章: 源码编译

       本文旨在深入探讨开源AI项目OpenAI Triton MLIR,着重介绍Triton作为编程语言与编译器在GPU加速计算领域的应用与优化。Triton为用户提供了一种全新的方式,通过将其后端接入LLVM IR,利用NVPTX生成GPU代码,进而提升计算效率。相较于传统CUDA编程,Triton无需依赖NVIDIA的nvcc编译器,直接生成可运行的机器代码,体现出其在深度学习与数据科学领域的高性能计算潜力。Triton不仅支持NVIDIA GPU,还计划扩展至AMD与Intel GPU,其设计基于MLIR框架,通过Dialect支持多样化后端。本文将从源码编译角度出发,逐步解析Triton的设计理念与优化策略,为研究编译技术和系统优化的工程师提供宝贵资源。

       首先,需要访问Triton的官方网站,克隆其官方代码库,以便后续操作。构建过程涉及两个重要依赖:LLVM与pybind。LLVM作为Triton的核心后端,通过将高级Python代码逐步转换至LLVM IR,最终生成GPU可运行代码,体现了其在计算优化领域的优势。pybind组件则用于封装C++/CUDA或汇编代码,实现Python DSL与高性能组件的无缝集成。

       接下来,将LLVM与pybind分别编译安装,通过手动配置指定路径,确保编译过程顺利进行。LLVM的安装对于基于Triton进行二次开发的工程师和研究人员至关重要,因为它为Triton提供了强大的计算基础。在特定的commit ID下编译Triton,确保与后续版本兼容。

       在编译过程中,配置pybind同样至关重要,它允许用户通过Python API调用高性能组件,实现自动化生成高性能算子。完成编译后,生成的.so文件(libtriton.so)为后续Triton的Python接口提供了支持。

       将libtriton.so移动至triton/python/triton/_C目录下,确保Python路径正确配置,实现无缝导入与调用。通过简单的import triton命令,即可开启Triton的开发之旅。验证Triton性能,可以选择tutorials目录下的示例代码,如-matrix-multiplication.py,通过运行该脚本,观察Triton在GPU上的性能表现。

       Triton在NVGPU上的成熟映射路线,从抽象的Python DSL到贴近GPU层面的IR,最终生成高效机器代码,体现了其在高性能计算领域的优越性。Triton未来的发展蓝图将支持更多前端语言,对接不同硬件厂商的硬件,实现高效映射,满足多样化计算需求。

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为,只要OpenAI 开放源代码,全球就能迅速获得ChatGPT。然而,这实际上是一种误解。开源是指公开源代码,过去我们常将其理解为免费获取软件项目的原始代码,例如 Linux 操作系统。拿到 Linux 源码后,理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上,编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异,这通常会使人们误解开源的力量,以为开源能带来广泛且快速的普及。然而,大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码,那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象:源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法,这通常是开源的。然而,要实现与 ChatGPT 类似的模型,还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素,缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛,但并不是所有企业都能跨越。然而,数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言,无论是人工智能时代还是人工智障时代,数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间,这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI,也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作,它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分,许多作者选择免费公开论文,为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需,有些研究者仅发布论文而不提供源码,可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧,或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎,他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑,选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言,其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求,开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战,但已有项目开始致力于开源数据集的建设,这些努力如同星星之火,正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

OpenAI 开源的免费 AI 语音转文字工具 - Whisper,一步一步本地部署运行

       OpenAI 推出的开源免费工具 Whisper,以其出色的语音识别功能吸引了不少关注。这款模型不仅能够进行多语言的语音转文本,还能进行语音翻译和语言识别,实用价值极高。市面上许多语音转文字服务如讯飞语记等都收费,而Whisper作为开源选择,无疑是一个经济实惠且性能强大的解决方案。

       想在本地体验Whisper,首先需要为Windows设备安装ffmpeg和rust。ffmpeg可以从ffmpeg.org下载并配置环境变量,而rust则可以从rust-lang.org获取并确保命令行可用。接着,创建一个python虚拟环境,安装Whisper所需的依赖库。

       运行Whisper的过程相当直接。通过命令行,只需提供音频文件如"Haul.mp3",并指定使用"medium"模型(模型大小从tiny到large递增)。首次运行时,Whisper会自动下载并加载模型,然后开始识别并输出文本,同时将结果保存到文件中。如果想在Python代码中集成,也相当简单。

       如果你对此技术感兴趣,不妨亲自尝试一下。项目的源代码可以在github.com/openai/whisper找到。这不仅是一次AI技术的体验,还可能开启语音转文字的新篇章。更多详情可参考gpt.com/article/的信息。

       标签推荐:#AI技术 #OpenAI开源 #Whisper模型 #语音转文字 #ChatGPT应用

我做了个chatPPT(含源码和prompt)

       实现了一个基于AI的chatPPT工具,此工具能够根据输入的话题或句子自动生成PPT,包括润色标题、选择主题颜色以及生成所有插图。工具原理涉及openAI的GPT 3.5 TURBO接口、Dalle2以及Python-pptx库。

       GPT 3.5 TURBO接口用于生成PPT结构文本,包括PPT标题、页面标题和内容等,同时根据文本内容选择适合的情感主题色彩。Dalle2则将生成的文本转化为相应的,Python-pptx库则负责构建PPTX文件。

       实现这个工具的关键在于制定合适的提示语,让AI理解用户需求并生成符合预期的PPT。实现过程相对简单,但需要考虑科学上网、openAI接口费用(生成一个PPT费用约在0.1~0.2美元,主要成本来自接口)以及输出篇幅的限制。

       使用时需要注意以下几点:

       1、确保网络环境稳定,以便顺利使用工具。

       2、openAI接口使用需付费,费用主要依据生成数量,一般生成一个PPT的费用在0.1~0.2美元左右。

       3、由于AI接口限制输出最多个token,输出篇幅可能会受限。为解决这一问题,建议将用户输入内容分为多个部分,每次生成四个左右的主题,将这些主题的回复拼合,最终生成完整的PPT。虽然这样会增加成本,但可以有效解决输出限制问题。

       工具源码已提供,有兴趣的读者可自行下载和优化,以满足更多个性化需求。

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