优化OpenAI API的并发请求管理,支持按顺序和无序处理,提供自动重试机制
openai-multi-client是一个Python库,简化了对OpenAI API的高并发请求管理,支持按顺序和无序处理请求,并提供内置重试机制。它保持代码的同步性,避免了并发和死锁问题。此库特别适用于大规模数据分析等需要大量请求的任务。无需等待每个请求完成即可开始下一个,openai-multi-client能够同时发送多个请求,并自动重试失败的请求,从而提高效率。
openai-multi-client
是一个用于简化与 OpenAI API 的交互的 Python 库。它的设计目的是让用户可以轻松地同时发起多个请求,无论是有序还是无序,同时自动处理请求失败后的重试。这个库能让你的应用代码保持同步,易于理解,而无需担心并发和死锁问题。对于需要大量请求的任务来说,这个工具尤为有用。
想象一下,你坐在办公桌前,迫不及待地想用最先进的语言模型分析你的庞大文章数据库,希望从中发现隐藏的宝贵信息。不过,如果你按顺序发送请求,可能需要耗费很长时间才能完成。openai-multi-client
的出现就是为了解决这一问题,帮助用户充分利用 OpenAI 的 API,而无需长时间等待结果。
通过 openai-multi-client
,用户可以同时发送多个请求,并确保在请求失败时自动进行重试。此外,该库还允许用户根据需求配置请求与响应的顺序。
要安装 openai-multi-client
,可以使用 pip 命令:
pip install openai-multi-client
以下是如何使用 openai-multi-client
库的简单示例:
from openai_multi_client import OpenAIMultiClient # 需要将 OPENAI_API_KEY 环境变量设置为你的 API 密钥 api = OpenAIMultiClient(endpoint="chats", data_template={"model": "gpt-3.5-turbo"}) def make_requests(): for num in range(1, 10): api.request(data={ "messages": [{ "role": "user", "content": f"Can you tell me what is {num} * {num}?" }] }, metadata={'num': num}) api.run_request_function(make_requests) for result in api: num = result.metadata['num'] response = result.response['choices'][0]['message']['content'] print(f"{num} * {num}:", response)
如果希望响应顺序与请求顺序一致,可以使用 OpenAIMultiOrderedClient
替代 OpenAIMultiClient
。
openai-multi-client
非常适合那些需要大量并发请求的项目,例如从文章数据库中提取分析数据,并借助语言模型的能力进行深入分析。在实际应用中,用户通过本库可以快速处理高峰时段大量流入的文章,并以此生成相应的数据图谱和分析结果。
欢迎为 openai-multi-client
做出贡献!用户可以提交 pull request 或在 GitHub 上打开 issue。此项目基 于 MIT 许可发布。
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