Mengira Token: Mengisih Melalui Butiran
Wanita dari Six Triple Eight menghadapi cabaran yang monumental: mentafsir alamat yang tidak lengkap, nama panggilan dan tulisan tangan yang comot di bawah kekangan masa yang ketat. Begitu juga, apabila memperhalusi data tersuai dengan data OpenAI, memahami penggunaan token adalah penting—bukan sahaja untuk memastikan model boleh mengendalikan tugas yang rumit tetapi juga untuk mengurus kos dengan berkesan.
Menggunakan Tiktoken, kami mengira kiraan token dalam data teks kami untuk kekal dalam had token OpenAI dan mengoptimumkan kecekapan. Penalaan halus model bukan sekadar cabaran teknikal; ia datang dengan implikasi kewangan. Harga OpenAI, misalnya, menunjukkan bahawa penalaan halus GPT-3.5 Turbo berharga $0.008 setiap 1,000 token. Untuk meletakkannya dalam perspektif, 1,000 token kira-kira bersamaan dengan 750 patah perkataan.
Ringkasnya, penalaan halus boleh menjadi mahal, dengan kos meningkat secara langsung dengan penggunaan token. Perancangan dan belanjawan ke hadapan—sama seperti Six Triple Eight disusun dengan teliti melalui tunggakan mereka—adalah kunci kejayaan.
Kod
import tiktoken def cal_num_tokens_from_row(string:str,encoding_name:str)-> int: encoding = tiktoken.encoding_for_model(encoding_name) num_tokens = len(encoding.encode(string)) return num_tokens def cal_num_tokens_from_df(df,encoding_name:str) -> int: total_tokens = 0 for text in df['text']: total_tokens += cal_num_tokens_from_row(text,encoding_name) return total_tokens total_tokens = cal_num_tokens_from_df(df,'gpt-3.5-turbo') print(f"total {total_tokens}")
Berdasarkan jumlah kiraan token, penalaan halus boleh menelan kos sekitar $8–$9, yang mungkin sangat mahal untuk seseorang individu. Perancangan dan belanjawan adalah penting untuk mengurus kos ini dengan berkesan.
Atas ialah kandungan terperinci Mengira Token: Mengisih Melalui Butiran. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Pythonlistsarepartofthestandardlibrary, sementara

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Aplikasi Python dalam pengkomputeran saintifik termasuk analisis data, pembelajaran mesin, simulasi berangka dan visualisasi. 1.Numpy menyediakan susunan pelbagai dimensi yang cekap dan fungsi matematik. 2. Scipy memanjangkan fungsi numpy dan menyediakan pengoptimuman dan alat algebra linear. 3. Pandas digunakan untuk pemprosesan dan analisis data. 4.Matplotlib digunakan untuk menghasilkan pelbagai graf dan hasil visual.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak
