如何使用OpenAI的GPT-3 API构建一个基于Python的大模型接口应用

在这个示例中：

• 我们使用 Flask 框架构建了一个简单的 Web 应用。
• 我们使用了 OpenAI 的 GPT-3 API 来生成文本。
• 我们定义了一个路由 /generate_text，当接收到 POST 请求时，会使用输入的文本作为模型的输入，并调用 GPT-3 API 生成相应的文本输出。
• 最后，我们启动了 Flask 应用，并开启了调试模式。

  import openai
  from flask import Flask, request, jsonify
  app = Flask(__name__)
  # 设置OpenAI API的访问密钥
  openai.api_key = 'your-api-key'
  @app.route("/generate_text", methods=["POST"])
  def generate_text():
      # 从请求中获取文本输入
      input_text = request.json.get("input_text", "")
      # 使用OpenAI GPT-3 API生成文本
      response = openai.Completion.create(
          engine="text-davinci-003",  # 选择GPT-3引擎
          prompt=input_text,
          max_tokens=100,  # 最大生成标记数
          n=1,  # 生成一个输出序列
          stop=None,  # 停止标记，可以设置用于终止生成的条件
          temperature=0.7  # 温度参数，控制生成文本的多样性
      )
      # 提取生成的文本结果
      generated_text = response.choices[0].text.strip()
      return jsonify({"generated_text": generated_text})
  if __name__ == "__main__":
      app.run(debug=True)