首页 > 编程语言 >基于Python开发ChatGPT应用

基于Python开发ChatGPT应用

时间:2024-01-31 17:44:35浏览次数:28  
标签:基于 Python 机器人 聊天 应用 ChatGPT 文本

ChatGPT 是目前非常热门的一种人工智能模型,它是基于深度学习技术的一种针对自然语言处理的算法。ChatGPT 的应用非常广泛,可以应用于聊天机器人、文本生成、翻译、自动化等多个领域。本文将介绍如何使用 Python 开发一个基于 ChatGPT 模型的聊天机器人应用。

 

1. ChatGPT 简介

 

ChatGPT 是 OpenAI 公司开发的一种基于深度学习技术的自然语言处理模型,它将大量的语言数据输入到模型中进行训练,从而能够自动生成自然语言的输出。ChatGPT 采用了一种名为 Transformer 的神经网络结构,它能够有效地捕捉长文本的上下文信息,从而生成更加自然的文本。

 

2. Python 开发环境准备

 

在开始开发 ChatGPT 应用之前,我们需要准备一个 Python 开发环境。首先,下载并安装 Python 最新版本,并设置好相关的环境变量。然后,安装 PyTorch 和 Transformers 库,这两个库是开发 ChatGPT 应用所需的核心库。

 

安装指令:

pip install torch

pip install transformers

 

3. ChatGPT 应用的实现

 

接下来,我们将使用 Python 编写一个简单的聊天机器人应用,该应用使用了预训练的 ChatGPT 模型进行文本生成操作。通过该应用,用户可以输入一个文本消息,聊天机器人将随机生成一个回复消息,从而实现智能聊天的功能。

  1.   import torch
  2.   from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  3.    
  4.   # 加载预训练模型
  5.   tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2-medium')
  6.   model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2-medium')
  7.   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
  8.   model = model.to(device)
  9.    
  10.   # 定义聊天函数
  11.   def chat(text):
  12.   # 将输入文本编码为输入 ID
  13.   input_ids = tokenizer.encode(text, return_tensors='pt').to(device)
  14.   # 使用模型生成输出 ID
  15.   sample_output = model.generate(
  16.   input_ids=input_ids,
  17.   do_sample=True,
  18.   max_length=50,
  19.   top_k=50,
  20.   top_p=0.95,
  21.   num_return_sequences=1
  22.   ).to(device)
  23.   # 解码输出 ID 为文本,并返回
  24.   output = tokenizer.decode(sample_output[0], skip_special_tokens=True)
  25.   return output
  26.    
  27.   # 启动聊天机器人
  28.   while True:
  29.   text = input('你: ')
  30.   if text == 'q':
  31.   break
  32.   else:
  33.   reply = chat(text)
  34.   print('聊天机器人:', reply)

在上面的代码中,我们首先加载了预训练的 GPT-2 模型和相应的 Tokenizer,然后使用该模型生成随机文本。在聊天函数 chat() 中,我们首先将输入文本编码为输入 ID,在模型中生成一个随机文本,然后将输出 ID 解码为文本,并返回给用户。最后,我们通过一个 while 循环来获取用户输入,并调用 chat() 函数进行回复。

 

4. ChatGPT 应用的测试

 

现在,我们可以测试一下 ChatGPT 应用的效果了。运行上面的代码,并输入一些文本消息,聊天机器人将随机生成一个回复消息,从而实现智能聊天的功能。启动服务,启动过程中,服务会下载大量的大文件

 

下面是一些测试结果:

你: 你好啊

聊天机器人: 嗨,你好啊!

你: 你是谁

聊天机器人: 我是聊天机器人,你要和我聊些什么呢?

你: 今天天气不错

聊天机器人: 是的,今天的天气很好,你打算做什么呢?

你: 能干什么

聊天机器人: 我能聊天、翻译、文本生成等等。

你: 我很累了

聊天机器人: 不要太勉强自己,好好休息吧!

你: q

 

可以看到,ChatGPT 应用可以随机生成一些自然的回复消息,从而实现了智能聊天的功能。

 

5. 使用python开发ChatGPT应用的趋势分析

 

Python 是一种流行的编程语言,它简单易学、语法简洁、具有丰富的库与工具,并且以其灵活性和高效性闻名。Python 在人工智能领域得到了广泛应用,在聊天机器人应用方面尤其受到了关注。在聊天机器人的开发中,ChatGPT 以其先进的生成模型和出色的性能表现受到了广泛的关注。

 

Python 开发 ChatGPT 应用的趋势分析:近年来,Python 在聊天机器人应用开发中的使用越来越普遍。ChatGPT 模型是自然语言处理领域的一个重要发展方向,具有较好的生成效果和较高的效率,因此被广泛应用在聊天机器人中。Python 类库和框架如 PyTorch 和 TensorFlow 等为 ChatGPT 的实现提供了便利,开发 ChatGPT 应用的复杂度得到了大幅降低。

 

另外,随着自然语言生成技术不断的演进,ChatGPT 模型不仅可以进行文本生成,还可以进行问答和对话任务等,为开发人员带来了更多的创新想象空间。因此,Python 开发 ChatGPT 应用的趋势将会继续得到增长。

 

6. 总结

 

本文介绍了如何使用 Python 开发一个基于 ChatGPT 模型的聊天机器人应用。通过该应用,用户可以输入一个文本消息,聊天机器人将随机生成一个回复消息,从而实现智能聊天的功能。该应用利用了预训练的 GPT-2 模型和相应的 Tokenizer,在聊天函数中使用该模型随机生成文本,并将输出 ID 解码为自然文本。最后,我们通过一个 while 循环来获取用户输入,并调用 chat() 函数进行回复。

 

Python专栏
https://blog.csdn.net/zhouruifu2015/category_5742543


更多资料 · 微信公众号搜索【CTO Plus】关注后,获取更多,我们一起学习交流。

关于公众号的描述访问如下链接


更多精彩,关注我公号,一起学习、成长

关于Articulate“做一个知识和技术的搬运工。做一个终身学习的爱好者。做一个有深度和广度的技术圈。”一直以来都想把专业领域的技https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyMzQ5MTY4OQ==&mid=2247484278&idx=1&sn=2b774f789b4c7a2ccf10e465a1b9def6&chksm=e81c2070df6ba966026fd7851efa824b5e2704e3fd34e76228ca4ce64d93f7964cd4abe60f2b#rd

标准库系列-推荐阅读:


推荐阅读:

 

   

标签:基于,Python,机器人,聊天,应用,ChatGPT,文本
From: https://www.cnblogs.com/oopo/p/17999787

相关文章

  • 同时使用300万个GPT是什么体验?ChatGPT新上线@功能
    据ChatGPT特邀灰度用户介绍,ChatGPT内测推出了“GPT@Mentions”功能,允许用户使用“@”标签+GPTs的名称来内联GPT商店中的任意一款GPTs,实现在同一对话窗口中与多个定制的GPT模型交互,就像将多个高级智能代理集成到您的私人助手中,每个代理都擅长解决特定的问题。目前GPT商店超300万个G......
  • 基于文本环境下的强化学习算法:文本游戏环境下的强化学习的一些思考?文本比图像的抽象度
    这里说一个个人的思考,那就是:文本比图像的抽象度更高,或许基于文本的强化学习算法更加强大。基于文本环境的强化学习算法一直被认为是比较小众的一个场景,一般认为文本的AI处理能力是不如图片的,尤其文本对事物描述的能力是十分有限的,但是随着ChatGPT-3.5的大火,或许这个状况得到了......
  • python网络编程笔记(一)Socket 编程入门
    一:Socket简介套接字起源于20世纪70年代加利福尼亚大学伯克利分校版本的Unix,即人们所说的BSDUnix。因此,有时人们也把套接字称为“伯克利套接字"或"BSD套接字”。一开始,套接字被设计用在同-台主机上多个应用程序之间的通讯BSDSocket接口是TCP/IP网络的API在Linux,Unix和W......
  • python网络编程(二)模拟ssh远程执行命令
    1、项目需求:要实现一个像ssh远程连接工具一样,在终端输入命令,返回对应的结果。比如window的dos命令:dir:查看目录下的文件ipconfig:查看网卡信息tasklist:查看进程列表linux的命令:ls:查看目录下的文件ifconfig:查看网卡信息ps-aux:查看进程列表2、项目分析:这......
  • python网络编程(三)实现文件下载功能
    一:目标:要实现一个客户端从服务端下载文件的功能,这个在模拟ssh远程执行命令的基础上再做修改就可以了二:分析:1、要规定客户端获取文件的格式:下载文件用get文件名,比如要下载服务端的a.txt,就写成geta.txt2、因为我目前是客户端和服务端都是在一台服务器上,我模拟的时候就把......
  • python网络编程(四)用面向对象方式实现文件上传下载
    一:背景在之前已经实现了文件的下载,现在再来完善上传功能,并且使用面向对象来封装,让代码看起来更加清楚明了。二:使用规则和运行结果下载文件,下载格式get文件名get空格后面直接接文件名称,在服务端存放的文件名上传文件,上传格式put文件路径+文件名因为是上传,上传的时......
  • 基于EPCLYPS的DDS控制器(二)
    关于ZmodAWGControllerZmodAWGController介绍双击IP核,进入的第一个界面会有Ch1GainStaticConfiguration的选项修改为“0”-->"1",其余不用修改其中右边的端口是连接SYZYGYPorts接口(若不用DAC,则sInitDoneDAC和sConfigError可以不用连接)关于左边端口SysClk100......
  • 基于notarytool对MacOS应用进行公证
    转载来自https://taoofcoding.tech/blogs/2022-11-13/use-notarytool-to-notary-macos-app这个大哥写的很好,具体可以参考他 我是个搬运工altoolhasbeendeprecatedand,startinginfall2023,willnolongerbesupportedbytheApplenotaryservice.Youshouldstar......
  • 基于springboot开发的工作流系统,bpmn.js,vue源码及功能分析(activiti)
    前言activiti工作流引擎项目,企业erp、oa、hr、crm等企事业办公系统轻松落地,一套完整并且实际运用在多套项目中的案例,满足日常业务流程审批需求。一、项目形式springboot+vue+activiti集成了activiti在线编辑器,流行的前后端分离部署开发模式,快速开发平台,可插拔工作流服务。工作......
  • 基于振弦采集仪的工程结构振动监测及分析
    基于振弦采集仪的工程结构振动监测及分析基于振弦采集仪的工程结构振动监测及分析是一种常用的结构健康监测方法。这种方法通过在工程结构上安装振弦采集仪,采集结构的振动数据,然后对数据进行分析和处理,以评估结构的健康状况。振弦采集仪是一种能够实时采集结构振动数据的仪器。......