Bagaimana untuk menjalankan Openai ' s O3-Mini di Google Colab?

Buka kuasa Openai's O3-Mini: Model revolusioner untuk pengekodan yang dipertingkatkan, penyelesaian masalah matematik, dan penalaran logik. Panduan ini menunjukkan bagaimana untuk mengintegrasikan O3-mini dengan lancar ke dalam projek Google Colab anda, meningkatkan ketepatan dan kecekapan.

mengapa memilih o3-mini?

O3-mini cemerlang dalam pengekodan, pengiraan kompleks, dan logik lanjutan, menjadikannya tidak ternilai untuk pemaju, saintis data, dan peminat teknologi. Keupayaan menyelesaikan masalahnya dengan ketara meningkatkan hasil projek.

Jadual Kandungan

• menjalankan O3-Mini di Google Colab
  • Memasang perpustakaan yang diperlukan
  • mengimport modul yang diperlukan
  • Inisialisasi model
  • Menjana respons
• Teknik O3-Mini Advanced
  • Melaraskan intensiti penalaran
  • pemprosesan pertanyaan batch
  • mengendalikan input teks yang luas
• Pertimbangan Utama
• Kesimpulan

Running O3-Mini di Google Colab

ikuti langkah-langkah ini untuk menjalankan O3-Mini dalam persekitaran Google Colab anda:

Langkah 1: Pasang perpustakaan langchain_openai

Pasang perpustakaan yang diperlukan menggunakan PIP:

!pip install langchain_openai

Langkah 2: Import Modul Chatopenai

mengimport kelas ChatOpenAI:

from langchain_openai import ChatOpenAI

Langkah 3: Inisialisasi model O3-Mini

Mulakan model, menggantikan 'your_openai_api_key' dengan kunci API sebenar anda:

llm = ChatOpenAI(model="o3-mini", openai_api_key='your_openai_api_key')

Langkah 4: Menjana respons

Gunakan model untuk menghasilkan respons. Sebagai contoh, untuk menyelesaikan masalah matematik:

query = """In a 3 × 3 grid, each cell is empty or contains a penguin. Two penguins are angry at each other if they occupy diagonally adjacent cells. Compute the number of ways to fill the grid so that none of the penguins are angry."""

for token in llm.stream(query, reasoning_effort="high"):
    print(token.content, end="")

output yang diharapkan (ilustrasi):

NOTA: Penetapan usaha "tinggi" penetapan meningkatkan masa pemprosesan.

Teknik O3-Mini Advanced

Melaraskan intensiti penalaran: mengawal kedalaman penalaran menggunakan : "rendah", "medium", atau "tinggi". reasoning_effort

response = llm("Explain quantum entanglement simply.", reasoning_effort="medium")
print(response)

pemprosesan pertanyaan batch: Proses pelbagai pertanyaan secara serentak:

for token in llm.stream(
   ["What is the capital of France?", "Explain relativity.", "How does photosynthesis work?"],
   reasoning_effort="low",
):
    print(token.content, end="")

Mengendalikan input teks besar: Proses input teks besar secara langsung:

large_text = """[Insert your large text here]"""
response = llm(large_text, reasoning_effort="high")
print(response)

Pertimbangan utama

• keselamatan utama API: melindungi kunci API OpenAI anda.
• Pengurusan Sumber: Berhati -hati dengan had dan kos penggunaan API.
• Kemas kini model: Tetap dimaklumkan mengenai kemas kini model dari OpenAI.

Kesimpulan

Openai's O3-Mini memberi kuasa kepada projek Colab anda dengan keupayaan penalaran lanjutan. Panduan ini memberikan pengenalan praktikal kepada pelaksanaan dan penggunaannya. Terokai potensi untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dengan cekap. Ketahui lebih lanjut dengan mengklik di sini: [Pautan ke Panduan Sumber/Bermula lagi].

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk menjalankan Openai ' s O3-Mini di Google Colab?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!