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BGE-M3 OpenAI-API风格实现

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简介：
BGE-M3 OpenAI-API风格实现是一款模仿OpenAI API接口设计的语言模型服务框架，提供简单易用的调用方式，便于开发者集成先进语言处理功能于应用程序中。 Embedding 模型 BGE-M3 采用类似 openai API 的样式实现。

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  • BGE-M3 OpenAI-API风格实现
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    BGE-M3 OpenAI-API风格实现是一款模仿OpenAI API接口设计的语言模型服务框架，提供简单易用的调用方式，便于开发者集成先进语言处理功能于应用程序中。 Embedding 模型 BGE-M3 采用类似 openai API 的样式实现。
     
  • OpenAI-API-Node：简洁封装OpenAI API的节点模块
    优质
    OpenAI-API-Node 是一个精简且高效的JavaScript模块，旨在简化对OpenAI API的访问。它提供了一套易于使用的接口来调用API功能，适合开发人员快速集成到项目中。 OpenAI API节点 OpenAI API的简单节点包装。 免责声明 API本身和此程序包仅供开发和研究使用。 不要在生产环境中使用它。 如果您没有API密钥，则需要在进行请求之前获取一个。 安装 ```shell $ npm install openai-api-node ``` 用法 快速完成新的工作： ```javascript const OpenAIAPI = require(libopenaiapi); Load your key from an environment variable or secret management service (do not include your key directly in your code) const OPENAI_API_KEY = process.env.OPENAI_API_KEY; const openai = new OpenAIAPI(OPENAI); ```
     
  • OpenAI-API-Unity-0.2.9.tar.gz
    优质
    这是一个名为OpenAI-API-Unity-0.2.9的文件，提供了一个用于在Unity中集成OpenAI API的工具包版本0.2.9。该压缩文件包含了所有必要的资源和文档以帮助开发者轻松地将人工智能功能加入到他们的项目中。 这是一个OpengAI Unity插件，可以导入并桥接OpenAI直接使用。
     
  • 使用C#调用OpenAI API实现窗口聊天功能
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    本项目采用C#编程语言，通过集成OpenAI API，实现了在Windows应用中嵌入实时聊天功能，为用户提供便捷的人工智能对话体验。 使用 .NET Framework 6.0 和 Betalgo.OpenAI.GPT3 库实现功能：从 textBox1 输入问题后点击发送按钮，将提出的问题及结果显示到 listBox1 窗口中。需要注意的是需要自行注册获得 OpenAI 的密钥以及代理地址，否则无法访问并获取结果。
     
  • OpenAI工具包：调用OpenAI及GPT-3 HTTP API
    优质
    这款OpenAI工具包提供便捷接口以调用OpenAI及其强大的语言模型GPT-3的HTTP API，助力开发者轻松集成智能对话和文本生成功能。 OpenAI API客户端库用于在Ruby中访问GPT-3。这是调用OpenAI和GPT-3的HTTP API的包装。 安装方法如下： 将以下行添加到您的应用程序的Gemfile中： ``` gem openai ``` 然后执行命令： ``` $ bundle ``` 或者直接自行安装为： ``` $ gem install openai ``` 使用说明： ```ruby require openai openai_client = OpenAI::Client.new( api_key: ENV.fetch(OPENAI_API_KEY), default_engine: ada ) # 列出引擎 openai_client.engines # 获取特定引擎信息 openai_client.engine(babbage) ```
     
  • 5、基于RESTful风格的WebHDFS API
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    本API采用RESTful架构设计，提供高效访问WebHDFS服务的功能，适用于数据传输与管理场景，支持GET, PUT, POST等标准HTTP方法。 本段落简要介绍了WebHDFS及其使用方法。WebHDFS是采用RESTful风格的HDFS API实现。
     
  • OpenAI API参考文档含翻译
    优质
    本资料提供OpenAI API全面的技术文档及中文翻译，帮助开发者理解API功能、参数和使用方法，加速人工智能项目开发进程。 OpenAI API参考文档提供了详细的指南和技术支持，帮助开发者理解和使用API的各项功能。
     
  • 基于Qt的FlatUI风格实现
    优质
    本项目致力于运用Qt框架开发一套遵循FlatUI设计风格的应用界面解决方案，旨在提供简洁、现代且跨平台的用户体验。 对于从事前端开发的人来说，FlatUI肯定不会陌生。近年来，扁平化设计越来越受欢迎，这可能是因为随着PC端和移动端设备分辨率的提高，扁平化的界面看起来更加舒适美观；而通过渐变色产生的质感色彩则显得没有扁平化来得亲切自然。 Flat UI 是基于 Bootstrap 进行二次开发的一款扁平化前端框架。它提供了动感、时尚的颜色搭配方案以及简洁且炫丽的功能组件，并加入了更为流畅的 JavaScript 动画效果，堪称是优秀的设计框架之一。 既然 Flat UI 在扁平化设计方面表现卓越，在自己的项目中使用它是再合适不过了。Qt 中的 qss 机制与 CSS 十分相似，用它来实现 Qt 界面样式非常方便且高效。当看到 FlatUI 这样的精美扁平化设计方案时，不禁想要尝试用 qss 来再现类似的风格。
     
  • GPT-2: OpenAI GPT-2的PyTorch实现
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    这是一个基于PyTorch框架实现的GPT-2模型项目，允许用户进行文本生成、语言建模等相关研究与开发工作。 该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，它支持模型训练、句子生成以及量度可视化功能，并且易于理解和优化。项目代码设计简洁易懂。 为了提高性能，我们使用了tqdm库来显示进度条和torchtext等工具进行数据处理。此外还需要安装matplotlib用于后续的数据分析与展示。 在开始训练GPT-2模型前，请准备好语料库数据集。建议自行构建语料库以满足特定需求或直接利用现有资源。对于训练模块而言，需要提供带有词汇表文件的标记化后的训练和评估数据集。 完成这些准备工作后，可以使用以下命令来启动GPT-2模型的训练过程： ``` python -m gpt2 train --train_corpus build/corpus.train.txt \ --eval_corpus build/corpus.test.txt ```
     
  • BGE-Base-ZH-V1.5模型
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    BGE-Base-ZH-V1.5是一款专为中文语境优化的基础语言模型版本，它在文本生成、理解和对话能力上表现出色，广泛应用于各种自然语言处理任务中。 使用bge-base-zh-v1.5模型替换Embedding模型以实现更好的文档匹配效果；在langchat+chatGLM中采用大型文本解析模型；利用bge-base-zh-v1.5模型进行GPU上的快速文档解析操作，该模型参数适中，在较小的GPU上也能运行良好，并且可以无缝集成到langchat工程中。