前言

随着人工智能（AI）的飞速发展，AI已经逐步渗透到了人们的生活中，对我们的生活方式、工作、娱乐和社会互动产生了深远影响。人工智能（AI）已经成为，并将继续成为未来的趋势。AI技术在各个领域的广泛应用，以及不断的技术进步，使AI成为科技和商业界的热门话题和趋势之一。今天我们就来聊聊如何使用openai让我们玩转跨境电商吧。

准备

• Google 账号
• Openai 账号
• Openai 网址为 openai.com/
• Google Colab 网址为 colab.research.google.com/。

通过 Google Colab，用户可以创建和共享Jupyter笔记本，运行Python代码，访问云端计算资源，以及使用大量开源机器学习框架和库，而无需担心硬件或软件配置问题。而我们这里需要一点点的python 和 openai结合，当我们使用Google Colab 运行python时，可以不用担心配置环境。

注意，以上这些网站均为外网，当我们访问这些网站时，需要 “搭梯子”，具体可以去网上看看教程

正文

跨境电商（Cross-Border E-commerce）是指企业或个人在不同国家之间进行电子商务交易的商业模式。这种模式允许消费者在国际市场上购买和销售商品和服务，通常涉及在线销售和跨国交货。跨境电商这个行业非常的有前景，例如抖音海外版Tiktok和拼多多都开始了跨境电商。

如果我们想做跨境电商，我们首先需要确定以下四个事件。

• 调研一下市场，确定要售卖的商品
• 将语言翻译成所售卖地区的语言
• 确定商品的价格
• 给商品写文案

这边小编已经帮大家想好了我们需要售卖的商品了，如上图。充气青蛙目前在我们国内的市场销量很好，那么在国外应该也很好卖。接下来小伙伴们只需要思考剩下的三个问题了。如果在早期的时候，我们解决这几个问题真的有些困难，需要花费大量的时间和精力。就比如这个定价问题，例如：

1. 成本：首先，你需要考虑生产或采购产品的成本，包括原材料、劳动力、生产和运输成本。确保你的定价能够覆盖这些成本，以确保盈利。
2. 市场需求和竞争：了解市场对你的产品或服务的需求以及竞争情况是非常重要的。如果市场需求高，你可能能够定价较高。如果竞争激烈，你可能需要定价竞争性一些。

但是，openai很好的帮我们解决了这些问题

了解openai

OpenAI 是一家人工智能研究和开发公司，专注于推动人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）领域的创新。openai的语言模型（如GPT-3和GPT-4）是通过大规模的预训练来学习自然语言处理的，而不是基于特定的知识库。这些模型在预训练阶段会阅读大量的文本数据，包括互联网上的各种文档、网页、新闻文章、百科全书等等，从而学会了大量的语言知识和信息。当用户提出问题或请求信息时，这些模型会根据其预训练的知识来尝试生成回答。因此，OpenAI 的模型不依赖于特定的知识库，而是根据其在训练时积累的广泛语言理解能力和知识来回答问题。

openai有着内容生成的功能。OpenAI 的技术可以用于分析大量文本数据，以获取洞察和趋势。这有助于企业做出更明智的决策、预测市场动态和了解客户反馈。OpenAI 的模型可以用于快速搜索和整理市场上的信息，以帮助企业了解竞争对手和市场趋势。

所以，我们可以询问openai，让它帮助我们解决这些问题。我们登录openai网站，跟我这样做，输入一段这样的文字

接来了openai就会给我们一段这样的回答

将它翻译成中文：

json
复制代码
{
    "title": "充气青蛙夜市热门亮点：发光儿童水上玩具",
    "selling_points": [
        "夜市独特吸睛的设计",
        "儿童喜爱的水上玩具，乐趣无穷",
        "内置LED灯，呈现迷人的光芒",
        "耐用的PVC材料，使用寿命长",
        "适合夏季和水上活动"
    ],
    "price_range": "19.99美元 - 29.99美元"
}

可以看出，openai一下帮我们解决了问题，我们拿到了定价区间，文案设计已经翻译。但是与ai聊天，这个每个人都会，我们专业程序员要做的是开发。

开发

首先进入openai网站，拿到我们的sdk。教程如下：

选择VPI

复制我们的API keys， 如果没有的话点击Create new secret key,这样我们就可以拿到我们的sdk了。

• 代码

接下来我们进入Google Colab网站，将代码放进此网站运行。这个网站十分的方便，当我们使用Google Colab 运行python时，可以不用担心配置环境。

点击文件-> 新建笔记本

在播放键后先输入 !pip install openai 安装openai , 当最下行出现 Successfully installed openai表示安装成功。接下来我们再输入上述代码。

如图，输出

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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