如何在Google Colab上运行Openai＆＃039; o3-Mini？

>解锁Openai的O3-Mini的力量：一种用于增强编码，数学解决问题和逻辑推理的革命性模型。 本指南演示了如何将O3-Mini无缝集成到您的Google Colab项目中，提高准确性和效率。

>

为什么选择o3-mini？

O3-Mini在编码，复杂的计算和高级逻辑方面表现出色，这对于开发人员，数据科学家和技术爱好者来说是无价的。 它出色的解决问题的能力可显着改善项目成果。 目录的

表

>在Google Colab上运行O3-Mini

• 安装必要的库
  • 导入所需的模块
  • 模型初始化
  • 生成响应
  高级O3-Mini技术
• 调整推理强度
  • >批次查询处理
  • >处理广泛的文本输入
  关键注意事项
• 结论
• 在Google COLAB上运行O3-Mini

遵循以下步骤在您的Google CoLab环境中运行O3-Mini：> >步骤1：安装langchain_openai library

>

使用PIP安装必要的库：

>

步骤2：导入chatopenai模块

>

!pip install langchain_openai

导入

类：

步骤3：初始化O3-Mini模型ChatOpenAI

from langchain_openai import ChatOpenAI

>初始化模型，用实际的API键代替

： >

步骤4：生成响应

'your_openai_api_key'>

>使用模型生成响应。 例如，解决数学问题：

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

>预期输出（说明性）：

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="")

>注意：“高”推理工作设置增加了处理时间。

高级O3-Mini技术

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调整推理强度：使用来控制推理的深度：“低”，“媒介”或“高”。

批次查询处理：同时处理多个查询：

>处理大型文本输入：reasoning_effort直接处理大型文本输入：

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

关键注意事项

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

api密钥安全：保护您的OpenAI API密钥。

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

资源管理：

请注意API使用限制和成本。>

模型更新：

请访问Openai的模型更新。
结论

• > OpenAI的O3-Mini具有先进的推理能力。 本指南为其实施和使用提供了实用的介绍。 探索其有效解决复杂问题的潜力。 通过单击此处了解更多信息：[链接到更多资源/入门指南]。

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以上是如何在Google Colab上运行Openai＆＃039; o3-Mini？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！