这个示例展示的切换GPT-2和GPT-3模型的写法是正确的，它使用了openai.api()构造函数创建了OpenAI API对象，然后可以通过set_engine()方法来切换不同的模型。值得注意的是，每个模型都需要对应的API密钥。

Set up the API object

import openai

set up the API object

openai.api_key = "YOUR_API_KEY" model_engine = "davinci" # default engine

prompt and response generation functions

def generate_response(prompt, model_engine=model_engine, max_tokens=50): """ Generates response to the prompt using the specified model engine and max tokens. """ # create the request data data = { 'prompt': prompt, 'max_tokens': max_tokens, } # instantiate the OpenAI API object api = openai.api() # set the request model and engine api.set_model_engine(model_engine) # generate the response response = api.Completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens) # return the response text return response.choices[0].text.strip()

example usage

prompt = "What is the meaning of life?" response = generate_response(prompt) print(response)

Switch engines

model_engine = "text-davinci-002" # GPT-3 engine

example usage with GPT-3 engine

response = generate_response(prompt, model_engine=model_engine) print(response) 需要注意以下几点：

首先需要使用凭据来设置OpenAI API密钥：openai.api_key = "YOUR_API_KEY" 然后需要使用所需的引擎名称字符串来设置要使用的引擎：model_engine = "davinci"或model_engine = "text-davinci-002" 接下来在生成响应之前，需要使用api.set_model_engine()方法来切换模型引擎：api.set_model_engine(model_engine) 然后可以使用指定的引擎生成响应：response = api.Completion.create(engine=model_engine, prompt=prompt, max_tokens=max_tokens) 以上代码应该可以很好地控制所需的引擎/模型，并生成相应的响应。

，get_model后需要 encoder.load_state_dict(pipe.encoder.state_dict()) 这样更新一下优化模型的权重，此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”