openAI api 調(diào)用異常處理

2年前作者：掃地僧的掃帚分類：Toy博客閱讀(45)違法舉報(bào)

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了openAI api 調(diào)用異常處理。希望對(duì)大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方，請(qǐng)大家不吝賜教，您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

調(diào)用openAI 語音識(shí)別api 時(shí)，報(bào)錯(cuò)：
raise error.APIConnectionError(
openai.error.APIConnectionError: Error communicating with OpenAI: HTTPSConnectionPool(host=‘a(chǎn)pi.openai.com’, port=443): Max retries exceeded with url: /v1/audio/transcriptions (Caused by SSLError(“Can’t connect to HTTPS URL because the SSL module is not available.”))

引發(fā)錯(cuò)誤.APIConnectionError(
openai.error.APIConnectionError：與openai通信時(shí)出錯(cuò)：HTTPSConnectionPool（host=‘a(chǎn)pi.openai.com’，port=443）：url:/v1/audio/transcriptions超過了最大重試次數(shù)（由SSLError引起（“由于SSL模塊不可用，無法連接到HTTPS url?！保?mark hidden color="red">文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-509925.html

參照：openai-chatGPT的API調(diào)用異常處理的方法，在 anaconda\envs\openai(自己建的虛擬環(huán)境)\lib\site-packages\openai\api_requestor.py（openai庫路徑）下，添加proxies參數(shù)
openAI api 調(diào)用異常處理文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-509925.html

到了這里，關(guān)于openAI api 調(diào)用異常處理的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！

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Whisper OpenAI開源語音識(shí)別模型
Whisper 是一個(gè)自動(dòng)語音識(shí)別（ASR，Automatic Speech Recognition）系統(tǒng)，OpenAI 通過從網(wǎng)絡(luò)上收集了 68 萬小時(shí)的多語言（98 種語言）和多任務(wù)（multitask）監(jiān)督數(shù)據(jù)對(duì) Whisper 進(jìn)行了訓(xùn)練。OpenAI 認(rèn)為使用這樣一個(gè)龐大而多樣的數(shù)據(jù)集，可以提高對(duì)口音、背景噪音和技術(shù)術(shù)語的識(shí)別能力。除
2024年02月16日
瀏覽(96)
openai的whisper語音識(shí)別介紹
openAI發(fā)布了chatgpt，光環(huán)一時(shí)無兩。但是openAI不止有這一個(gè)項(xiàng)目，它的其他項(xiàng)目也非常值得我們?nèi)パ芯繉W(xué)習(xí)。今天說說這個(gè)whisper項(xiàng)目 https://github.com/openai/whisper ta是關(guān)于語音識(shí)別的。它提出了一種通過大規(guī)模的弱監(jiān)督來實(shí)現(xiàn)的語音識(shí)別的方法。弱監(jiān)督是指使用不完全或不準(zhǔn)確的
2024年02月09日
瀏覽(86)
OpenAI-whisper語音識(shí)別模型
Whisper是一個(gè)通用的語音識(shí)別模型。它是在不同音頻的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的，也是一個(gè)多任務(wù)模型，可以執(zhí)行多語言語音識(shí)別、語音翻譯和語言識(shí)別。 whisper有五種模型尺寸，提供速度和準(zhǔn)確性的平衡，其中English-only模型提供了四種選擇。下面是可用模型的名稱、大致內(nèi)存需求
2024年02月09日
瀏覽(100)
語音識(shí)別開源框架 openAI-whisper
Whisper 是一種通用的語音識(shí)別模型。它是OpenAI于2022年9月份開源的在各種音頻的大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的語音識(shí)別模型，也是一個(gè)可以執(zhí)行多語言語音識(shí)別、語音翻譯和語言識(shí)別的多任務(wù)模型。 GitHub - yeyupiaoling/Whisper-Finetune: 微調(diào)Whisper語音識(shí)別模型和加速推理，支持Web部署和Andr
2024年02月17日
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使用OpenAI的Whisper 模型進(jìn)行語音識(shí)別
原文：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1756232395896695428wfr=spiderfor=pc 語音識(shí)別是人工智能中的一個(gè)領(lǐng)域，它允許計(jì)算機(jī)理解人類語音并將其轉(zhuǎn)換為文本。該技術(shù)用于 Alexa 和各種聊天機(jī)器人應(yīng)用程序等設(shè)備。而我們最常見的就是語音轉(zhuǎn)錄，語音轉(zhuǎn)錄可以語音轉(zhuǎn)換為文字記錄或字幕。
2024年02月03日
瀏覽(88)
C# .NET調(diào)用OpenAI及微軟語音服務(wù)實(shí)現(xiàn)語音輸入及輸出
目前C#調(diào)用Open AI有很多的開源庫，本文使用的nuget包如下：都有開源庫，所以實(shí)現(xiàn)起來就比較簡單了，主要難度可能還是注冊(cè)賬號(hào)，有能力的可以自己試試，在這兒貼出部分調(diào)用的主要代碼，項(xiàng)目已開源，Github搜索JamesBaiJun/OpenAI-Azure，記得點(diǎn)個(gè)Star。調(diào)用ChatGPT使用Nuget的Open
2024年02月02日
瀏覽(22)
.Net 使用OpenAI開源語音識(shí)別模型Whisper
.Net 使用OpenAI開源語音識(shí)別模型 Whisper Open AI在2022年9月21日開源了號(hào)稱其英文語音辨識(shí)能力已達(dá)到人類水準(zhǔn)的 Whisper 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，且它亦支持其它98種語言的自動(dòng)語音辨識(shí)。 Whisper系統(tǒng)所提供的自動(dòng)語音辨識(shí)（Automatic Speech Recognition，ASR）模型是被訓(xùn)練來運(yùn)行語音辨識(shí)與翻譯任務(wù)的
2024年02月08日
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OpenAI開源??！Whisper語音識(shí)別實(shí)戰(zhàn)??！【環(huán)境配置+代碼實(shí)現(xiàn)】
目錄環(huán)境配置代碼實(shí)現(xiàn) ******? 實(shí)現(xiàn) .mp4轉(zhuǎn)換為 .wav文件，識(shí)別后進(jìn)行匹配并輸出出現(xiàn)的次數(shù) ******? 完整代碼實(shí)現(xiàn)請(qǐng)私信安裝 ffmpeg 打開網(wǎng)址? ?https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases 下載如下圖所示的文件下載后解壓 ?我的路徑是G:ffmpeg-master-latest-win64-gpl-shared
2024年02月13日
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OpenAI Whisper中文語音識(shí)別效果嘗試和應(yīng)用（一）
????????近期，OpenAI發(fā)布了Whisper語音識(shí)別模型，聲稱其在英語語音識(shí)別方面已接近人類水平的魯棒性和準(zhǔn)確性。出于對(duì)自動(dòng)語音識(shí)別的興趣，本人對(duì)此進(jìn)行了一些嘗試，看看它對(duì)中文語音識(shí)別的效果。 ????????本內(nèi)容僅供對(duì)語音識(shí)別有興趣或者僅僅希望應(yīng)用的入門朋友
2023年04月18日
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【網(wǎng)安AIGC專題11.1】（頂刊OpenAI API調(diào)用）CodeX（比chatgpt更好）用于命名實(shí)體識(shí)別NER和關(guān)系抽取RE：提示工程設(shè)計(jì)+控制變量對(duì)比實(shí)驗(yàn)（格式一致性、模型忠實(shí)度、細(xì)粒度性能）
這次該我匯報(bào)啦許愿明天講的順利，問的都會(huì) 講+提問1個(gè)小時(shí) 但是在討論的過程中，感覺逐步抽絲挖掘到了核心原理：之前的理解：借助代碼-LLM中的編碼豐富結(jié)構(gòu)化代碼信息最后的理解：如果能設(shè)置一個(gè)方法，讓大模型能對(duì)自己輸出的有所理解，那么效果會(huì)更好。這篇論
2024年02月05日
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