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1、有一个openai的网址如何打开？openai有次数限制吗？
openai有次数限制吗（openai对于key的限制有哪些）
发布时间：2023-03-12 10:15:16
稿源：
创意岭 阅读：
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于openai有次数限制吗的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、ChatGPT有次数限制吗？有一个openai的网址如何打开
有，Chtgpt一般注册是有18美金，18美金用完后需要付费。另外需要注意的是，免费版的用户对于一个小时的调用次要有限制，限制一个小时调用30次。付费版是1000次。不过大家可以使用ai.de1919.com，9.9就能包月，比官网来得划算。有一个openai的网址打开需要使用其他的浏览器的。网址打不开就换一个浏览器打开一下，就会打开的，试一下常用的浏览器就会打开的。
二、开放api是开源吗
开放API并不等同于开源。开放API是指一个软件或平台允许第三方开发者使用其接口和数据，以便创建新的应用程序或服务。开源则是指软件的源代码是公开的，任何人都可以查看、修改和分发。虽然开放API和开源都可以促进创新和合作，但它们是不同的概念。
开放API的优点是可以让不同的应用程序之间实现互操作性，从而提高整个生态系统的价值。例如，许多社交媒体平台都提供开放API，使得第三方开发者可以创建各种应用程序，如社交媒体管理工具、数据分析工具等。这些应用程序可以帮助用户更好地管理和分析他们的社交媒体账户，从而提高效率和效果。
总之，开放API和开源是两个不同的概念，但它们都可以促进创新和合作。开放API可以让不同的应用程序之间实现互操作性，从而提高整个生态系统的价值。而开源则可以让开发者更容易地查看、修改和分发软件的源代码，从而促进创新和合作。
三、openaiapikey泄露会有影响吗
OpenAI的API密钥泄露会严重影响您的网络安全，从而影响整个系统的安全性。攻击者可以使用泄露的API密钥来访问OpenAI服务，并且可以获取和修改敏感信息，甚至可以发起恶意攻击。此外，API密钥还可以用于执行不当操作，比如发送垃圾邮件、收集和传播敏感信息等。所以，OpenAI API密钥泄露可能会严重影响您的网络安全，从而给您造成不可估量的损失。
四、有哪个Python库会导致多进程生成随机数的时候产生相同值？
明敏 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
到底是怎样的一个bug，能让95%的Pytorch库中招，就连特斯拉AI总监深受困扰？
还别说，这个bug虽小，但有够“狡猾”的。
这就是最近Reddit上热议的一个话题，是一位网友在使用再平常不过的Pytorch+Numpy组合时发现。
最主要的是，在代码能够跑通的情况下，它甚至还会影响模型的准确率！
除此之外，网友热议的另外一个点，竟然是：
而是它到底算不算一个bug？
这究竟是怎么一回事？
事情的起因是一位网友发现，在PyTorch中用NumPy来生成随机数时，受到数据预处理的限制，会多进程并行加载数据，但最后每个进程返回的随机数却是相同的。
他还举出例子证实了自己的说法。
如下是一个示例数据集，它会返回三个元素的随机向量。这里采用的批量大小分别为2，工作进程为4个。
然后神奇的事情发生了：每个进程返回的随机数都是一样的。
这个结果会着实让人有点一头雾水，就好像数学应用题求小明走一段路程需要花费多少时间，而你却算出来了负数。
发现了问题后，这位网友还在GitHub上下载了超过10万个PyTorch库，用同样的方法产生随机数。
结果更加令人震惊：居然有超过95%的库都受到这个问题的困扰！
这其中不乏PyTorch的官方教程和OpenAI的代码，连特斯拉AI总监Karpathy也承认自己“被坑过”！
但有一说一，这个bug想要解决也不难：只需要在每个epoch都重新设置seed，或者用python内置的随机数生成器就可以避免这个问题。
到底是不是bug？
如果这个问题已经可以解决，为什么还会引起如此大的讨论呢？
因为网友们的重点已经上升到了“哲学”层面：
这到底是不是一个bug？
在Reddit上有人认为：这不是一个bug。
虽然这个问题非常常见，但它并不算是一个bug，而是一个在调试时不可以忽略的点。
就是这个观点，激起了千层浪花，许多人都认为他忽略了问题的关键所在。
这不是产生伪随机数的问题，也不是numpy的问题，问题的核心是在于PyTorch中的DataLoader的实现
对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。
另一位网友也表示这个bug其实是在预设程序下运行才出现的，应该向更多用户指出来。
并且95%以上的Pytorch库受此困扰，也绝不是危言耸听。
有人就分享出了自己此前的惨痛经历：
我认识到这一点是之前跑了许多进程来创建数据集时，然而发现其中一半的数据是重复的，之后花了很长的时间才发现哪里出了问题。
也有用户补充说，如果 95% 以上的用户使用时出现错误，那么代码就是错的。
顺便一提，这提供了Karpathy定律的另一个例子：即使你搞砸了一些非常基本代码，“neural nets want to work”。
你有踩过PyTorch的坑吗？
如上的bug并不是偶然，随着用PyTorch的人越来越多，被发现的bug也就越来越多，某乎上还有PyTorch的坑之总结，被浏览量高达49w。
其中从向量、函数到model.train()，无论是真bug还是自己出了bug，大家的血泪史还真的是各有千秋。
所以，关于PyTorch你可以分享的经验血泪史吗？
欢迎评论区留言讨论～
参考链接：
[1]https://tanelp.github.io/posts/a-bug-that-plagues-thousands-of-open-source-ml-projects/
[2]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/mocpgj/p_using_pytorch_numpy_a_bug_that_plagues/
[3]https://www.zhihu.com/question/67209417/answer/866488638
— 完 —
以上就是关于openai有次数限制吗相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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