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openai有次數(shù)限制嗎（openai對于key的限制有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-03-12 10:15:16 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 77 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai有次數(shù)限制嗎的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、有一個(gè)openai的網(wǎng)址如何打開？openai有次數(shù)限制嗎？
2、開放api是開源嗎
3、openaiapikey泄露會(huì)有影響嗎
4、有哪個(gè)Python庫會(huì)導(dǎo)致多進(jìn)程生成隨機(jī)數(shù)的時(shí)候產(chǎn)生相同值？

openai有次數(shù)限制嗎（open aip）

一、ChatGPT有次數(shù)限制嗎？有一個(gè)openai的網(wǎng)址如何打開

有，Chtgpt一般注冊是有18美金，18美金用完后需要付費(fèi)。另外需要注意的是，免費(fèi)版的用戶對于一個(gè)小時(shí)的調(diào)用次要有限制，限制一個(gè)小時(shí)調(diào)用30次。付費(fèi)版是1000次。不過大家可以使用ai.de1919.com，9.9就能包月，比官網(wǎng)來得劃算。有一個(gè)openai的網(wǎng)址打開需要使用其他的瀏覽器的。網(wǎng)址打不開就換一個(gè)瀏覽器打開一下，就會(huì)打開的，試一下常用的瀏覽器就會(huì)打開的。

二、開放api是開源嗎

開放API并不等同于開源。開放API是指一個(gè)軟件或平臺(tái)允許第三方開發(fā)者使用其接口和數(shù)據(jù)，以便創(chuàng)建新的應(yīng)用程序或服務(wù)。開源則是指軟件的源代碼是公開的，任何人都可以查看、修改和分發(fā)。雖然開放API和開源都可以促進(jìn)創(chuàng)新和合作，但它們是不同的概念。

開放API的優(yōu)點(diǎn)是可以讓不同的應(yīng)用程序之間實(shí)現(xiàn)互操作性，從而提高整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值。例如，許多社交媒體平臺(tái)都提供開放API，使得第三方開發(fā)者可以創(chuàng)建各種應(yīng)用程序，如社交媒體管理工具、數(shù)據(jù)分析工具等。這些應(yīng)用程序可以幫助用戶更好地管理和分析他們的社交媒體賬戶，從而提高效率和效果。

總之，開放API和開源是兩個(gè)不同的概念，但它們都可以促進(jìn)創(chuàng)新和合作。開放API可以讓不同的應(yīng)用程序之間實(shí)現(xiàn)互操作性，從而提高整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的價(jià)值。而開源則可以讓開發(fā)者更容易地查看、修改和分發(fā)軟件的源代碼，從而促進(jìn)創(chuàng)新和合作。

三、openaiapikey泄露會(huì)有影響嗎

OpenAI的API密鑰泄露會(huì)嚴(yán)重影響您的網(wǎng)絡(luò)安全，從而影響整個(gè)系統(tǒng)的安全性。攻擊者可以使用泄露的API密鑰來訪問OpenAI服務(wù)，并且可以獲取和修改敏感信息，甚至可以發(fā)起惡意攻擊。此外，API密鑰還可以用于執(zhí)行不當(dāng)操作，比如發(fā)送垃圾郵件、收集和傳播敏感信息等。所以，OpenAI API密鑰泄露可能會(huì)嚴(yán)重影響您的網(wǎng)絡(luò)安全，從而給您造成不可估量的損失。

四、有哪個(gè)Python庫會(huì)導(dǎo)致多進(jìn)程生成隨機(jī)數(shù)的時(shí)候產(chǎn)生相同值？

明敏發(fā)自凹非寺

量子位報(bào)道 | 公眾號(hào) QbitAI

到底是怎樣的一個(gè)bug，能讓95%的Pytorch庫中招，就連特斯拉AI總監(jiān)深受困擾？

還別說，這個(gè)bug雖小，但有夠“狡猾”的。

這就是最近Reddit上熱議的一個(gè)話題，是一位網(wǎng)友在使用再平常不過的Pytorch+Numpy組合時(shí)發(fā)現(xiàn)。

最主要的是，在代碼能夠跑通的情況下，它甚至還會(huì)影響模型的準(zhǔn)確率！

除此之外，網(wǎng)友熱議的另外一個(gè)點(diǎn)，竟然是：

而是它到底算不算一個(gè)bug？

這究竟是怎么一回事？

事情的起因是一位網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)，在PyTorch中用NumPy來生成隨機(jī)數(shù)時(shí)，受到數(shù)據(jù)預(yù)處理的限制，會(huì)多進(jìn)程并行加載數(shù)據(jù)，但最后每個(gè)進(jìn)程返回的隨機(jī)數(shù)卻是相同的。

他還舉出例子證實(shí)了自己的說法。

如下是一個(gè)示例數(shù)據(jù)集，它會(huì)返回三個(gè)元素的隨機(jī)向量。這里采用的批量大小分別為2，工作進(jìn)程為4個(gè)。

然后神奇的事情發(fā)生了：每個(gè)進(jìn)程返回的隨機(jī)數(shù)都是一樣的。

這個(gè)結(jié)果會(huì)著實(shí)讓人有點(diǎn)一頭霧水，就好像數(shù)學(xué)應(yīng)用題求小明走一段路程需要花費(fèi)多少時(shí)間，而你卻算出來了負(fù)數(shù)。

發(fā)現(xiàn)了問題后，這位網(wǎng)友還在GitHub上下載了超過10萬個(gè)PyTorch庫，用同樣的方法產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)。

結(jié)果更加令人震驚：居然有超過95%的庫都受到這個(gè)問題的困擾！

這其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代碼，連特斯拉AI總監(jiān)Karpathy也承認(rèn)自己“被坑過”！

但有一說一，這個(gè)bug想要解決也不難：只需要在每個(gè)epoch都重新設(shè)置seed，或者用python內(nèi)置的隨機(jī)數(shù)生成器就可以避免這個(gè)問題。

到底是不是bug？

如果這個(gè)問題已經(jīng)可以解決，為什么還會(huì)引起如此大的討論呢？

因?yàn)榫W(wǎng)友們的重點(diǎn)已經(jīng)上升到了“哲學(xué)”層面：

這到底是不是一個(gè)bug？

在Reddit上有人認(rèn)為：這不是一個(gè)bug。

雖然這個(gè)問題非常常見，但它并不算是一個(gè)bug，而是一個(gè)在調(diào)試時(shí)不可以忽略的點(diǎn)。

就是這個(gè)觀點(diǎn)，激起了千層浪花，許多人都認(rèn)為他忽略了問題的關(guān)鍵所在。

這不是產(chǎn)生偽隨機(jī)數(shù)的問題，也不是numpy的問題，問題的核心是在于PyTorch中的DataLoader的實(shí)現(xiàn)

對于包含隨機(jī)轉(zhuǎn)換的數(shù)據(jù)加載pipeline，這意味著每個(gè)worker都將選擇“相同”的轉(zhuǎn)換。而現(xiàn)在NN中的許多數(shù)據(jù)加載pipeline，都使用某種類型的隨機(jī)轉(zhuǎn)換來進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，所以不重新初始化可能是一個(gè)預(yù)設(shè)。

另一位網(wǎng)友也表示這個(gè)bug其實(shí)是在預(yù)設(shè)程序下運(yùn)行才出現(xiàn)的，應(yīng)該向更多用戶指出來。

并且95%以上的Pytorch庫受此困擾，也絕不是危言聳聽。

有人就分享出了自己此前的慘痛經(jīng)歷：

我認(rèn)識(shí)到這一點(diǎn)是之前跑了許多進(jìn)程來創(chuàng)建數(shù)據(jù)集時(shí)，然而發(fā)現(xiàn)其中一半的數(shù)據(jù)是重復(fù)的，之后花了很長的時(shí)間才發(fā)現(xiàn)哪里出了問題。

也有用戶補(bǔ)充說，如果 95% 以上的用戶使用時(shí)出現(xiàn)錯(cuò)誤，那么代碼就是錯(cuò)的。

順便一提，這提供了Karpathy定律的另一個(gè)例子：即使你搞砸了一些非常基本代碼，“neural nets want to work”。

你有踩過PyTorch的坑嗎？

如上的bug并不是偶然，隨著用PyTorch的人越來越多，被發(fā)現(xiàn)的bug也就越來越多，某乎上還有PyTorch的坑之總結(jié)，被瀏覽量高達(dá)49w。

其中從向量、函數(shù)到model.train()，無論是真bug還是自己出了bug，大家的血淚史還真的是各有千秋。

所以，關(guān)于PyTorch你可以分享的經(jīng)驗(yàn)血淚史嗎？

歡迎評論區(qū)留言討論～

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