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标题: 【初级必看】Python言语在AI智能中的运用与分析 [打印本页]

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作者: vhvKUk89    时间: 2025-3-14 09:01
标题: 【初级必看】Python言语在AI智能中的运用与分析
人工智能（AI）曾经成为了各个范畴的关键技术。Python作为一种功能弱小的编程言语，成为了AI范畴的首选言语。

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Python和AI的关系就好比英语和学术论文。英语不只可以用来写学术论文，也可以用来写剧本、侦探小说等等，学术论文也不一定非要用英语写，中文也可以、俄语也可以，只是学术界主流是用英语。相似的python不只是可以做ai，也可以用来做网站、做游戏等等。ai也不一定非要用python，只是学术界主流是用python。
一、Python在AI大模型中的运用

机器学习：运用Python编写机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。自然言语处理：运用Python和自然言语处理库（如NLTK、spaCy）来分析和处理文本数据，例如文本分类、情感分析、命名实体辨认等。引荐系统：运用Python和引荐系统库（如Surprise、LightFM）来构建个性化引荐系统，例如电影引荐、商品引荐等。计算机视觉：运用Python和计算机视觉库（如OpenCV、PIL、TensorFlow）来处理图像和视频数据，例如图像分类、目的检测、人脸辨认等。语音辨认：运用Python和语音辨认库（如SpeechRecognition、PyAudio）来将语音转换为文本数据。强化学习：运用Python和强化学习库（如TensorFlow、PyTorch）来完成智能体在环境中停止自主学习和决策的过程。游戏AI：运用Python和游戏开发库（如Pygame、Unity）来完成游戏中的智能角色和敌人的行为。

二、AI大模型中用到的Python工具和库

1）TensorFlow

TensorFlow是一个盛行的深度学习框架，它提供了许多工具和库，以支持在Python中运用AI大模型。以下是一些常用的TensorFlow库：

TensorFlow核心库：这是TensorFlow框架的核心库，提供了构建和训练神经网络的必要功能。它支持运用Python言语停止开发，并提供了灵敏的API来构建各种类型的神经网络。TensorFlow Data API：这个API提供了一种简单的方法来处理数据集，包括数据加载、预处理、转换和批量处理等。它使得数据加载和预处理愈加容易，同时提高了数据处理效率。TensorFlow Serving：这个库提供了一种方法来部署和托管TensorFlow模型。它可以将模型导出为一个自包含的Docker容器，并提供了API来与模型停止交互。TensorFlow Lite：这个库提供了一种方法来将TensorFlow模型转换为移动和嵌入式设备上运转的格式。它支持运用预训练模型停止推断，并提供了API来优化模型大小和运转速度。TensorFlow Addons：这个库提供了一些额外的功能，以扩展TensorFlow的核心功能。它包括一些有用的模块，例如文本处理、图像处理和优化器等。

在运用TensorFlow时，您需求安装TensorFlow库，并运用其提供的API来构建、训练和部署神经网络。您可以运用Python编写代码，以调用TensorFlow库中的函数和方法，以完成所需的深度学习义务。
2） PyTorch

PyTorch是另一个盛行的深度学习框架，它提供了许多工具和库，以支持在Python中运用AI大模型。以下是一些常用的PyTorch库：

PyTorch核心库：这是PyTorch框架的核心库，提供了构建和训练神经网络的必要功能。它支持运用Python言语停止开发，并提供了灵敏的API来构建各种类型的神经网络。PyTorch Lightning：这个库提供了一种方法来简化PyTorch模型的训练过程。它可以将训练过程分解为多个小部分，并提供了API来管理和调度训练过程。PyTorch Vision：这个库提供了一些用于计算机视觉义务的预训练模型和辅助函数。它包括一些常用的模型，例如ResNet、VGG和MobileNet等，以及用于图像分类、目的检测和分割等义务的辅助函数。PyTorch Geometric：这个库提供了一些用于图形神经网络的函数和模型。它支持各种图形神经网络层，并提供了用于图形数据处理的辅助函数，例如节点嵌入、图卷积和图留意力等。PyTorch Text：这个库提供了一些用于文本处理的函数和模型。它支持各种文本神经网络层，并提供了用于文本分类、序列生成和言语翻译等义务的辅助函数。

在运用PyTorch时，您需求安装PyTorch库，并运用其提供的API来构建、训练和部署神经网络。您可以运用Python编写代码，以调用PyTorch库中的函数和方法，以完成所需的深度学习义务。
3） Keras

Keras是一个高层次的深度学习框架，它提供了简单的API和可扩展性，以支持在Python中运用AI大模型。以下是一些常用的Keras库：

Keras核心库：这是Keras框架的核心库，提供了构建和训练神经网络的必要功能。它支持运用Python言语停止开发，并提供了简单的API来构建各种类型的神经网络。TensorBoard：这是一个可视化工具，可以用于监视和调试Keras模型的训练过程。它可以将训练过程中的各种目的可视化，例如损失函数和准确率等。Keras-Preprocessing：这个库提供了一些用于数据预处理的辅助函数，例如数据归一化、数据扩增和数据拆分等。它使得数据预处理愈加容易和高效。TensorFlow-Keras：这个库提供了一个简单的接口来运用TensorFlow后端运转Keras模型。它支持运用Keras API构建和训练TensorFlow模型，并提供了简单的API来加载和保存TensorFlow模型。PyTorch-Keras：这个库提供了一个简单的接口来运用PyTorch后端运转Keras模型。它支持运用Keras API构建和训练PyTorch模型，并提供了简单的API来加载和保存PyTorch模型。

在运用Keras时，您需求安装Keras库，并运用其提供的API来构建、训练和部署神经网络。您可以运用Python编写代码，以调用Keras库中的函数和方法，以完成所需的深度学习义务。Keras的简单API使得深度学习模型的构建和训练变得愈加容易和高效。
4） Sklearn

        Scikit-learn（通常简称为sklearn）次要是一个为机器学习提供工具的库，但也可以用它来停止一些AI大模型的运用，特别是神经网络和深度学习模型。
以下是sklearn中的一些次要组件：

估计器（Estimators）转换器（Transformers）评价器（Evaluators）预处理器（Preprocessors）

        虽然sklearn不包含深度学习模型（如TensorFlow或PyTorch中的模型），但它的神经网络模型（如MLPClassifier和MLPRegressor）在很多状况下曾经足够用了。此外，sklearn还提供了很多有用的工具，如交叉验证和网格搜索，可以协助你优化模型的参数。
在运用sklearn时，你首先需求加载数据，然后运用估计器对数据停止训练，最后运用训练好的模型停止预测。以下是一个简单的例子：

1. from sklearn.neural_network import MLPClassifier
2. from sklearn.datasets import load_iris
3. from sklearn.model_selection import train_test_split
4. # 加载数据
5. iris = load_iris()
6. X, y = iris.data,
7. iris.target
8. # 分割数据集
9. X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
10. # 创建并训练模型
11. mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10),
12. max_iter=1000)
13. mlp.fit(X_train, y_train)
14. # 运用模型停止预测
15. predictions = mlp.predict(X_test)

复制代码

以上就是运用sklearn停止AI大模型运用的基本步骤。虽然sklearn能够无法提供像TensorFlow或PyTorch那样的深度学习模型，但它的简单性和易用性使得它在很多状况下依然是一个很好的选择。
三、实践运用场景解析

3.1 自然言语处理

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AI大模型在自然言语处理（NLP）范畴有着广泛的运用，而Python作为一种盛行的编程言语，也被广泛用于开发NLP运用程序。下面是一些AI大模型在Python编程中运用场景的例子：

文本分类和情感分析：运用预训练的AI模型，例如BERT或GPT，可以对文本停止分类或情感分析。这些模型经过训练后，可以辨认文本中的主题、意图和情感，从而协助企业停止客户支持、内容过滤和产品引荐等义务。文本生成：AI大模型可以用于生成自然言语文本。例如，运用GPT-3模型可以生成高质量的旧事报道、故事和诗歌。这种技术可用于内容创作、广告和创意写作等范畴。机器翻译：AI大模型可以用于机器翻译，将一种言语的文本自动翻译成另一种言语。例如，运用Transformer模型可以将英文翻译成中文，协助跨国企业停止跨言语沟通。语音辨认和生成：AI大模型可以用于语音辨认和语音合成。语音辨认技术可以将人类语音转换为文本，而语音合成技术可以将文本转换为人类语音。这些技术可用于智能助手、虚拟理想和自动化客服等范畴。信息提取：AI大模型可以用于从文本中提取有用的信息，例照实体辨认、关系提取和事情提取。这种技术可用于知识图谱构建、问答系统和智能搜索引擎等范畴。文本摘要和紧缩：AI大模型可以用于文本摘要和紧缩，将长篇文本紧缩成短篇摘要或关键信息。这种技术可用于旧事报道、社交媒体监控和长篇文档处理等范畴。言语分析：AI大模型可以用于言语分析，例如语法分析、句法分析和语义分析。这种技术可用于言语学研讨、言语教育和社会迷信等范畴。

总之，AI大模型在Python编程中的运用场景非常广泛，包括文本分类、情感分析、文本生成、机器翻译、语音辨认和生成、信息提取、文本摘要和紧缩以及言语分析等。这些技术可以协助企业提高效率、改善用户体验并降低成本。
3.2 图像辨认

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           AI大模型在Python编程中也可以运用于图像辨认范畴。以下是一些运用场景的例子：
图像分类：运用AI大模型可以对图像停止分类，例如将图像分类为动物、植物、车辆等类别。这种技术可用于图像检索、智能相册和视觉搜索等范畴。

目的检测：AI大模型可以用于目的检测，辨认图像中的物体并定位其地位。例如，运用Faster R-CNN模型可以检测图像中的人脸、车辆和行人等物体。这种技术可用于安全监控、自动驾驶和人脸辨认等范畴。图像生成：AI大模型可以用于生成具有特定特征的图像，例如生成人脸、动物或建筑等。这种技术可用于虚拟理想、游戏开发和电影制造等范畴。图像超分辨率：AI大模型可以用于提高图像的分辨率，将低分辨率图像转换为高分辨率图像。这种技术可用于图像修复、老照片翻新和医学影像分析等范畴。风格转换：AI大模型可以用于将一种风格的图像转换为另一种风格，例如将油画转换为素描或水彩画转换为油画等。这种技术可用于艺术创作、广告和创意设计等范畴。图像分割：AI大模型可以用于图像分割，将图像中的不同物体或区域分割开来。例如，运用U-Net模型可以分割医学影像中的人体器官或病变区域。这种技术可用于医学影像分析、遥感图像处理和计算机视觉等范畴。

总之，AI大模型在Python编程中的运用场景非常广泛，包括图像分类、目的检测、图像生成、图像超分辨率、风格转换和图像分割等。这些技术可以协助企业提高效率、改善用户体验并降低成本。
3.3 语音辨认

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AI大模型在Python编程中也可以运用于语音辨认范畴。以下是一些运用场景的例子：
语音转文字：运用AI大模型，可以将人类语音转换为文本。这种技术可用于实时转录、会议记录、字幕生成和语音助手等范畴。

语音合成：AI大模型可以用于语音合成，将文本转换为人类语音。这种技术可用于智能客服、语音导航和自动化播音等范畴。情感分析：AI大模型可以用于辨认语音中的情感，例如辨认说话人的心情是高兴、悲伤或愤怒等。这种技术可用于情感分析、情感调查和客户支持等范畴。语音质量评价：AI大模型可以用于评价语音的质量，例如评价语音的明晰度、噪音程度和可懂度等。这种技术可用于语音通讯、电话系统和录音分析等范畴。语音辨认和认证：AI大模型可以用于辨认和认证特定的语音特征，例如声响特征、口音和语调等。这种技术可用于生物特征辨认、智能门禁系统和安全监控等范畴。语音情感分析：AI大模型可以用于分析语音中的情感，例如分析说话人的心情是高兴、悲伤或愤怒等。这种技术可用于情感分析、情感调查和客户支持等范畴。语音命令辨认：AI大模型可以用于辨认语音命令，例如辨认用户的指令并执行相应的操作。这种技术可用于智能家居、智能汽车和可穿戴设备等范畴。

总之，AI大模型在Python编程中的运用场景非常广泛，包括语音转文字、语音合成、情感分析、语音质量评价、语音辨认和认证、语音情感分析和语音命令辨认等。这些技术可以协助企业提高效率、改善用户体验并降低成本。
3.4 引荐系统

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AI大模型在Python编程中也可以运用于引荐系统范畴。引荐系统是一种应用用户历史行为数据、互联网社交网络和商品类目信息等，为用户提供个性化引荐服务的系统。以下是一些运用场景的例子：

商品引荐：引荐系统可以根据用户的历史购买记录、阅读记录和搜索记录等，引荐相关商品或服务。这种引荐可以基于用户的兴味爱好、购买行为和搜索历史等，提高用户对引荐商品的购买率和称心度。社交引荐：引荐系统可以应用社交网络数据，引荐用户能够感兴味的人或群组。这种引荐可以基于用户的社交关系、兴味爱好和行为形式等，促进用户社交互动和社区发展。视频引荐：引荐系统可以根据用户的观看历史和搜索记录等，引荐相关的视频内容。这种引荐可以基于用户的兴味爱好、观看历史和搜索历史等，提高用户对引荐视频的点击率和观看时长。音乐引荐：引荐系统可以根据用户的听歌历史和爱好等，引荐相关的音乐内容。这种引荐可以基于用户的听歌历史、爱好和评价等，提高用户对引荐音乐的收听率和称心度。阅读引荐：引荐系统可以根据用户的阅读历史和爱好等，引荐相关的书籍或文章。这种引荐可以基于用户的阅读历史、爱好和评价等，提高用户对引荐内容的阅读率和称心度。广告引荐：引荐系统可以根据用户的兴味爱好和购买历史等，引荐相关的广告内容。这种引荐可以基于用户的兴味爱好、购买历史和广告点击率等，提高广告的点击率和转化率。

       Python编程在AI大模型中的运用场景非常广泛，包括商品引荐、社交引荐、视频引荐、音乐引荐、阅读引荐和广告引荐等。这些技术可以协助企业提高效率、改善用户体验并降低成本。
3.5 如何运用Python调用AI大模型的接口

Python接口调用AI大模型通常需求以下通用步骤：

安装必要的库：首先，你需求安装一些必要的库，如requests、json等。这些库可以协助你发送HTTP央求和处理前往的数据。导入库：在Python脚本中，你需求导入这些库。设置API密钥：大多数AI大模型都提供了API密钥，你需求将这个密钥设置为你的环境变量或者直接在你的代码中设置。构建央求：运用requests库的get或post方法，构建一个HTTP央求，将你的数据作为央求的一部分发送到AI大模型的服务器。处理呼应：当你的央求被服务器接收后，服务器会前往一个呼应。你需求运用json库来解析这个呼应，获取你需求的结果。错误处理：在整个过程中，你需求思索到能够出现的错误，并编写相应的错误处理代码。

不同的AI大模型能够有不同的API接口和参数要求，需求详细对照API调用文档停止处理。
比如，openai 接口调用参考文档 :https://platform.openai.com/docs/api-referencehttps://platform.openai.com/docs/api-referencehttps://platform.openai.com/docs/api-reference

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PyCharm 中开发 Python 程序调用 OpenAI 接口：
1、PyCharm 创建 Python 项目

进入 PyCharm , 选择 " File / New Project " 选项

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2、API Key 配置用法

建议直接从某宝买的 OpenAI 的中转 API Key , 会给你一个 API_KEY 和 中转地址 , 有了这两个可以直接交换到代码中运用 ;

1. # 设置 OPENAI_API_KEY 环境变量
2. os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-6o3KJuuocEXpb1Ug39D0A4913a844fCaBa892eDe9814Df8a"
3. # 设置 OPENAI_BASE_URL 环境变量
4. os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.xiaoai.plus/v1"

复制代码

代码处 , os.environ["OPENAI_API_KEY"] 配置的是 API Key , os.environ["OPENAI_BASE_URL"] 配置的是 OpenAI 接口的中转地址 ;
也可以直接配置到 Windows/Linux 系统的 环境变量中 ;
API Key 运用留意事项 :
运用国内的 OpenAI 中转接口 , 直接运用即可 , 不要连 XX , 否则会报错 ;
运用 OpenAI 的直衔接口 , 必须挂上XX , 否则也会报错 ;
OpenAI 的 直连 API 会不定期清算 , 这个用起来很费事 ;
3、GPT3 模型和 GPT4 模型
央求的 API Key 只能访问指定的模型 ,如 3.5 或 4.0 版本 , 央求的 3.5 版本的 API Key 无法运用 4.0 版本的模型 ;
不同的 模型 收费不同 , GPT4 模型 的费用要高于 GPT3 模型 ;
可用的 GPT3 模型 :
gpt-3.5-turbo
gpt-3.5-turbo-0301
gpt-3.5-turbo-0613
gpt-3.5-turbo-0125
gpt-3.5-turbo-16k
gpt-3.5-turbo-1106
text-embedding-3-small
gpt-3.5-turbo-16k-0613
text-embedding-3-large
可用的 GPT4 模型 :
gpt-4-1106-preview
gpt-4 gpt-4-0613
gpt-4-32k-0613
gpt-4-vision-preview
gpt-4-0125-preview
gpt-4-32k-0314
dall-e-3
gpt-4-32k
gpt-4-0314
gpt-4o
gpt-4-turbo-2024-04-09
上述模型可直接在 创建 OpenAI 对话时配置 , client.chat.completions.create 的第一个参数 , 就是指定一个模型 , 这里指定的是 gpt-3.5-turbo 模型 ;

1. client.chat.completions.create(
2.         # 指定模型为"gpt-3.5-turbo"
3.         model="gpt-3.5-turbo",

复制代码

Python 代码示例

代码示例 :

1. import os
2. from openai import OpenAI
4. # 下面的 API 是从淘宝上买的 OpenAI 国内中转 API
5. # 运用下面的 API Key 的时分务必断开梯子
6. # 淘宝上搜索 API Key , 可以搜出一大堆的 中转 或 直联 的 OpenAI 接口
8. # 设置 OPENAI_API_KEY 环境变量
9. os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "sk-6o3KJuuocEXpb1Ug39D0A4913a844fCaBa892eDe9814Df8a"
10. # 设置 OPENAI_BASE_URL 环境变量
11. os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = "https://api.xiaoai.plus/v1"
14. def openai_chat():
15.     client = OpenAI(
16.         # 下面两个参数的默许值来自环境变量，可以不加
17.         api_key=os.environ.get("OPENAI_API_KEY"),
18.         base_url=os.environ.get("OPENAI_BASE_URL"),
19.     )
20.     # 创建一个聊天完成央求
21.     completion = client.chat.completions.create(
22.         # 指定模型为"gpt-3.5-turbo"
23.         model="gpt-3.5-turbo",
24.         # 定义对话音讯列表
25.         messages=[
26.             # 系统角色的音讯，用于设置对话的起始形态
27.             {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
28.             # 用户角色的音讯，用于指示用户的输入
29.             {"role": "user", "content": "请写一首七言绝句, 描画旭日"}
30.         ]
31.     )
32.     print(completion)  # 呼应
33.     print(completion.choices[0].message)  # 回答
36. if __name__ == '__main__':
37.     openai_chat()

复制代码

运转结果：

1. D:\001_Develop\022_Python\Python39\python.exe D:/002_Project/011_Python/OpenAI/main.py
2. ChatCompletion(id='chatcmpl-9dXgRX2Q47HiQoPASfk8xcCVj3C7v', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, logprobs=None, message=ChatCompletionMessage(content='旭日西下映山川，霞光映照满天边。\n金黄颜色映水面，画出美丽旭日颜。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], created=1719211299, model='gpt-35-turbo', object='chat.completion', service_tier=None, system_fingerprint='fp_811936bd4f', usage=CompletionUsage(completion_tokens=47, prompt_tokens=34, total_tokens=81))
3. ChatCompletionMessage(content='旭日西下映山川，霞光映照满天边。\n金黄颜色映水面，画出美丽旭日颜。', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)
5. Process finished with exit code 0

复制代码

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与ChatGPT输入结果停止对比 :

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   四、  Python在大模型中的展望与将来         

         AI大模型在Python编程中具有广泛的运用价值。它们在自然言语处理、图像辨认、语音辨认、引荐系统等范畴都获得了分明的成果，为各行各业带来了宏大的商业价值。
首先，AI大模型的出现使得我们可以处理大规模、复杂的数据集，从而提高了模型的准确性和牢靠性。这些模型具有弱小的泛化才能，可以在不同场景下停止迁移和运用，从而为企业和机构带来更高效的运营和更丰富的商业机会。
其次，AI大模型的运用也推进了Python编程的发展。为了应对大模型的训练和部署需求，Python社区不断推出新的工具和框架，例如TensorFlow、PyTorch等，这些工具和框架不只提供了高效的计算和优化才能，还简化了模型的开发和部署过程，使得更多的人可以参与到AI的研讨和运用中来。
此外，AI大模型的运用还催生出了一批新的业务形式和创新运用。例如，基于大模型的引荐系统曾经成为电商、视频网站等互联网企业的标配，为企业带来了更高的用户留存和更丰富的商业机会。同时，AI大模型也被运用于智能客服、智能家居等范畴，为人们提供了愈加智能和便捷的生活方式。
总的来说，AI大模型在Python编程中的运用价值次要体如今以下几个方面：
提高模型的准确性和牢靠性
推进Python编程的发展
催生新的业务形式和创新运用
为人们提供愈加智能和便捷的生活方式等。
AI的将来发展趋向次要体如今以下几个方面：

一致将来：多模态模型将加速文本、图像和视频的交融，使得不同表现方式的信息可以互相了解，这是AI片面了解真实世界的重要步骤。跨越虚拟边界：具身智能将使智能体可以以主人公的视角感受物理世界，经过与环境产生交互后结合自我学习，产生对于客观世界的了解和改造才能。大模型智慧火花：通用人工智能将成为新的发展趋向，它具有像人类一样的思索才能，可以从事多种工作。同时，脑机接口等先进技术将成为新的交互方式。高质量数据提升模型功能：向量数据库等新兴技术将成为数据管理的重要工具，以数据为中心的人工智能将进一步推进AI模型功能的打破。数据中心的AI变革：智算中心将成为关键基础设备，推进云计算从CPU为中心的同构计算架构向以CPU GPU/NPU为中心的异构计算架构深度演进。大模型轻量化：随着大模型小型化、场景化需求添加，推理将逐渐从云端扩展向端侧，使得用户可以愈加经济、牢靠、安全地运用AI服务。大模型的深远影响：大言语模型将对休息力市场结构产生深远而复杂的影响，同时与前沿迷信的结合将分明提高研讨效率。AI管理与技术的平衡：在人工智能的疾速发展中，加强AI监管和推进AI技术的提高同等重要，各国政府也末尾制定各种AI政策和法规。

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