GPT-5 现已上线 DigitalOcean Gradient™ AI 平台!

OpenAI 于 8 月 7 日发布其最新人工智能模型 GPT-5。根据 OpenAI 介绍,GPT-5 在编程、数学、写作、视觉等方面的性能全面领先,幻觉更低,指令更准。新架构整合高速模型与深度推理,可实时切换速答或深思。

近日,DigitalOcean 云平台宣布:GPT-5 现已上​线 DigitalOcean Gradient™ AI 平台! ​

DigitalOcean 此次更新后,平台上开发者现在可通过无服务器推理 API 或 Gradient AI 平台 SDK 使用 GPT-5。此外,用户也可以使用自己的 OpenAI API 密钥,将这一新模型集成到你的 Gradient AI 平台智能体(agent)工作流中。

使用方法

Curl 命令

curl https://inference.do-ai.run/v1/chat/completions   \-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \-H "Content-Type: application/json" \-d '{"model": "openai-gpt-5","messages": [{"role": "user","content": "用简单语言解释量子计算"}],"temperature": 0.7,"max_tokens": 1000
}'

Gradient AI 平台 SDK 示例(Python)

# digitalocean_gradient.py
from gradient import Gradientinference_key = "YOUR_GRADIENT_INFERENCE_KEY"inference_client = Gradient(inference_key=inference_key,
)inference_response = inference_client.chat.completions.create(messages=[{"role": "user","content": "法国的首都是哪里?",}],model="openai-gpt-5",
)print(inference_response.choices[0].message.content)

GPT-5 有什么亮点?

作为 OpenAI 最新发布的模型,GPT-5 在推理能力、专业领域适配性和整体性能方面实现了重大提升。它在诸如财务规划、医疗文档分析、代码生成以及创意内容创作等复杂任务中表现出色。无论你是在构建高级辅助编程工具(copilot)、科研辅助工具,还是生成式 AI 应用,GPT-5 都能让你更快、更准确地交付高质量、具备领域感知能力的结果。

本次更新亮点

  • 代码优先支持:通过我们的无服务器推理 API 或 Gradient AI 平台 SDK 即刻访问 GPT-5,无需管理基础设施。
  • 智能体就绪:将 GPT-5 作为你 Gradient AI 平台智能体的核心“大脑”。
  • 自带 OpenAI 密钥(BYO Key):希望继续使用你自己的 OpenAI 计费方式?没问题!你可以将自己的 OpenAI 密钥接入,在 Gradient AI 平台的智能体工作流中使用 GPT-5。

什么是 Digitalocean Gradient AI 平台 ?

DigitalOcean Gradient AI 平台 是一个专为开发者和企业设计的平台,旨在简化机器学习(ML)模型的开发、训练、部署和管理流程。它将强大的基础设施与易于使用的工具相结合,让你能够专注于模型的创新,而不是底层基础设施的复杂性。

该平台主要通过以下几个核心功能,帮助你更高效地进行AI开发:

1、简化的开发和部署工作流

Gradient 提供了集成化的环境,让你可以直接在平台上进行编码、训练和部署。它支持多种流行的 ML 框架,如 TensorFlow、PyTorch 和 Keras,并提供预配置的环境和 Jupyter Notebook,方便你快速启动项目。

2、强大的计算资源

平台提供了多种 GPUCPU 选项,你可以根据模型的需求选择合适的计算资源。无论是进行大规模的模型训练还是小规模的推理任务,Gradient 都能提供灵活且可扩展的计算能力。此外,你可以轻松地调整资源,以优化成本和性能。

3、协作与版本控制

Gradient 支持团队协作,允许多个用户在同一个项目上协同工作。它内置了 版本控制功能,帮助你跟踪实验、代码和模型的变化,确保项目的可追溯性和可重复性。这对于团队合作和项目管理至关重要。

4、模型部署与推理

当模型训练完成后,你可以轻松地将其部署为 API 端点。Gradient 提供了简洁的部署流程,让你能够快速将模型投入生产环境。你可以利用这些端点为你的应用程序提供实时的 AI 推理服务。

5、灵活的集成能力

Gradient AI 平台 能够与 DigitalOcean 的其他服务(如 Droplets 和 Spaces)无缝集成。这使你能够构建完整的应用生态系统,从数据存储到模型训练再到最终的应用部署,都在一个统一的云环境中完成。

总而言之,DigitalOcean Gradient AI 平台 的核心价值在于,它提供了一个集成的、可扩展的、易于使用的环境,帮助开发者和企业克服传统AI开发中的技术壁垒,加速创新,更快地将AI模型从概念变为现实。

立即使用 GPT-5吧

本次DigitalOcean 的更新非常适合那些希望在无需配置 GPU 或管理模型的情况下,快速获得生产级前沿 AI 模型访问权限的开发者。

现在即可在 DigitalOcean Gradient AI 平台上开始使用 GPT-5。如果你还没有确定要使用什么型号的GPU,​ 欢迎咨询DigitalOcean 中国区独家战略合作伙伴卓普云(aidroplet.com)。 ​

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。
如若转载,请注明出处:http://www.pswp.cn/diannao/95424.shtml
繁体地址,请注明出处:http://hk.pswp.cn/diannao/95424.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

#C语言——学习攻略:自定义类型路线--结构体--结构体类型,结构体变量的创建和初始化,结构体内存对齐,结构体传参,结构体实现位段

🌟菜鸟主页:晨非辰的主页 👀学习专栏:《C语言学习》 💪学习阶段:C语言方向初学者 ⏳名言欣赏:“人理解迭代,神理解递归。” 目录 1. 结构体类型 1.1 旧知识回顾 1.1.1 结构体声…

机器学习——TF-IDF算法

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种广泛应用于文本挖掘和信息检索领域的经典加权算法,主要用于评估一个词语在文档集合中的重要程度。其核心思想是:一个词语在文档中出现的频率越高,同时在所有文…

区块链技术原理(9)-什么是以太币

文章目录前言什么是加密货币?什么是以太币(ETH)铸造 ETH燃烧 ETHETH 面额传输 ETH查询 ETH以太币的经济模型:发行与流通以太币与其他代币的区别以太币的历史与市场地位总结前言 以太币(Ether,简称 ETH&…

【Oracle APEX开发小技巧16】交互式网格操作内容根据是否启用进行隐藏/展示

在日常开发中,有想要根据某一状态或条件去限制/隐藏对应权限或操作按钮的情况,于是用简报模板列表进行展示,并提供以下功能:显示模板基本信息提供启用/禁用模板的开关提供编辑模板的入口根据模板状态显示不同的操作选项效果展示&a…

AIStarter:全网唯一跨平台桌面AI管理工具,支持Windows、Mac和Linux一键部署

AIStarter作为全网唯一支持Windows、Mac和Linux的桌面AI管理平台,为开发者提供高效的项目管理、模型插件和工作流共享体验。最近,熊哥发布了4.1.0版本更新视频,详细演示了如何在多平台上安装、使用和分享AI项目。本文基于视频内容&#xff0c…

AP模式/ESP32作为TCP服务端,转发串口接收的数据给网络调试助手

此代码为接收STM32的数据然后直接转发到网络调试助手,当有设备连接到esp32软件热点时会通过串口发送字符’a’给STM32,当有设备断开连接时会通过串口发送字符’b’,ESP32的TX:GPIO4, RX:GPIO5ESP32作为TCP服务器地址为192.168.4.1 监听端口为3333#include <string.h> #in…

kafka 中的Broker 是什么?它在集群中起什么作用?

Kafka中的Broker&#xff1a;集群的核心支柱 在分布式消息系统Apache Kafka中&#xff0c;Broker是构成Kafka集群的核心节点或服务器。 简单来说&#xff0c;每一个Broker就是运行着Kafka服务的一个实例&#xff0c;多台Broker共同协作&#xff0c;形成了强大的、可扩展的消息处…

【SOA用于噪声抑制】光纤DFB激光器中弛豫振荡噪声抑制

概述&#xff1a;本章记录了我们在光纤分布式反馈DFB激光器中使用饱和SOA来降低RIN的工作&#xff0c;以用于低频传感器应用。结果表明&#xff0c;放大器的增益动力学允许光纤激光器的弛豫振荡RO噪声分量减少30dB。 1 背景到目前为止&#xff0c;我研究了将饱和半导体光放大器…

神经网络的核心组件解析:从理论到实践

神经网络作为深度学习的核心技术&#xff0c;其复杂性常常令人望而却步。然而&#xff0c;尽管神经网络的结构、参数和计算过程看似繁琐&#xff0c;但其核心组件却是相对简洁且易于理解的。本文将深入探讨神经网络的四大核心组件——层、模型、损失函数与优化器&#xff0c;并…

Spring Boot项目通过Feign调用三方接口的详细教程

目录 一、环境准备 二、启用Feign客户端 三、定义Feign客户端接口 四、定义请求/响应DTO 五、调用Feign客户端 六、高级配置 1. 添加请求头&#xff08;如认证&#xff09; 2. 超时配置&#xff08;application.yml&#xff09; 3. 日志配置 七、错误处理 自定义错误…

ubuntu24.04安装 bpftool 以及生成 vmlinux.h 文件

文章目录前言一、apt安装二、源码安装三、生成vmlinux.h参考资料前言 $ cat /etc/os-release PRETTY_NAME"Ubuntu 24.04.2 LTS"$ uname -r 6.14.0-27-generic一、apt安装 安装bpftool&#xff1a; $ sudo apt install linux-tools-commonThe following NEW packa…

Pytorch FSDP权重分片保存与合并

注&#xff1a;本文章方法只适用Pytorch FSDP1的模型&#xff0c;且切分策略为SHARDED_STATE_DICT场景。 在使用FSDP训练模型时&#xff0c;为了节省显存通常会把模型权重也进行切分&#xff0c;在保存权重时为了加速保存通常每个进程各自保存自己持有的部分权重&#xff0c;避…

IDEA自动生成Mapper、XML和实体文件

1. 引入插件 <build><finalName>demo</finalName><plugins><plugin><groupId>org.mybatis.generator</groupId><artifactId>mybatis-generator-maven-plugin</artifactId><version>1.3.5</version><depe…

单例模式的理解

目录单例模式1.饿汉式(线程安全)2.懒汉式(通过synchronized修饰获取实例的方法保证线程安全)3.双重校验锁的方式实现单例模式4.静态内部类方式实现单例模式【推荐】单例模式 1.饿汉式(线程安全) package 并发的例子.单例模式; // 饿汉式单例模式&#xff08;天然线程安全&…

NLP---IF-IDF案例分析

一案例 - 红楼梦1首先准备语料库http://www.dxsxs.com这个网址去下载2 任务一&#xff1a;拆分提取import os import redef split_hongloumeng():# 1. 配置路径&#xff08;关键&#xff1a;根据实际文件位置修改&#xff09; # 脚本所在文件夹&#xff08;自动获取&#xff0…

LaTeX(排版系统)Texlive(环境)Vscode(编辑器)环境配置与安装

LaTeX、Texlive 和 Vscode 三者之间的关系&#xff0c;可以把它们理解成语言、工具链和编辑器的配合关系。 1.下载Texlive 华为镜像网站下载 小编这边下载的是texlive2025.iso最新版的&#xff0c;下载什么版本看自己需求&#xff0c;只要下载后缀未.iso的即可。为避免错误&am…

【深入浅出STM32(1)】 GPIO 深度解析:引脚特性、工作模式、速度选型及上下拉电阻详解

GPIO 深度解析&#xff1a;引脚特性、工作模式、速度选型及上下拉电阻详解一、GPIO概述二、GPIO的工作模式1、简述&#xff08;1&#xff09;4种输入模式&#xff08;2&#xff09;4种输出模式&#xff08;3&#xff09;4种最大输出速度2、引脚速度&#xff08;1&#xff09;输…

第1节 大模型分布式推理基础与技术体系

前言:为什么分布式推理是大模型时代的核心能力? 当我们谈论大模型时,往往首先想到的是训练阶段的千亿参数、千卡集群和数月的训练周期。但对于商业落地而言,推理阶段的技术挑战可能比训练更复杂。 2025年,某头部AI公司推出的130B参数模型在单机推理时面临两个选择:要么…

《软件工程导论》实验报告一 软件工程文档

目 录 一、实验目的 二、实验环境 三、实验内容与步骤 四、实验心得 一、实验目的 1. 理解软件工程的基本概念&#xff0c;熟悉软件&#xff0c;软件生命周期&#xff0c;软件生存周期过程和软件生命周期各阶段的定义和内容。 2. 了解软件工程文档的类别、内容及撰写软件工…

基于elk实现分布式日志

1.基本介绍 1.1 什么是分布式日志 在分布式应用中&#xff0c;日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器&#xff0c;你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。所以我们使用集中化的日志管理&#xff0c;分布式日志…