简介
今天给大家带来LLM大模型实践的内容，后续会重点更新这个专栏，专栏的内容主要参考吴恩达的面向开发者的LLM入门课程，希望能通过本专栏帮助学习者掌握LLM的基本概念、技术原理、应用场景和实践技能。
这节主要是环境的搭建，以及LLM下的hello world！
下载
后续内容基于python3.9和openai-1.58.1实现，不同版本的语法稍有区别，大家可以尽量保持一致
这里是通过anaconda安装的python3.9，anaconda安装包可以通过官网下载，也可通过清华镜像站下载
Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror，这里也提供下博主自己使用的版本https://download.csdn.net/download/u010479989/90196833
下载python3.9
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
安装需要用到的python库，这里可以先设置为清华的镜像源
pip config set global.index-url https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple
pip install -q python-dotenv
pip install -q openai
pip install -q langchain
注：-q 或 --quiet 参数用于减少输出的冗长性，使安装过程更加安静。
安装jupyter notebook
pip install jupyter notebook
运行jupyter notebook
HelloWorld
编写helloworld，这里是调用的openai接口，需要获取并配置OpenAI API key，如果您订阅了chatgpt可以直接在官网申请，由于openai的key是付费功能，有需要测试的可以私信博主获取测试key
import os
import openai
# optional; defaults to `os.environ['OPENAI_API_KEY']`
openai.api_key = "sk-xxxxx"
# all client options can be configured just like the `OpenAI` instantiation counterpart
openai.base_url = "https://xxxx"
openai.default_headers = {"x-foo": "true"}
completion = openai.chat.completions.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Hello world!",
},
],
)
print(completion.choices[0].message.content)
以上就是llm实践的第一节内容了，后续会持续更新以下内容来帮助大家更好的理解llm
提示原则
迭代优化
文本概括
推断
文本转换
文本扩展
聊天机器人
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