import openai
import json
import boto3

# Configurar a API do OpenAI
openai.api_key = 'SUA_CHAVE_API_DO_OPENAI'

# Configurar a API da AWS (Amazon Web Services)
s3 = boto3.client('s3')
bucket_name = 'SEU_NOME_DE_BUCKET'

# Recuperar o modelo treinado do Hugging Face
modelo = openai.Model.load('NOME_DO_SEU_MODELO')

# Função que processa a entrada do usuário e retorna uma resposta
def processar_entrada(entrada):
    # Usar o modelo para gerar uma resposta
    resposta = modelo.generate(prompt=entrada, max_length=100)
    return resposta[0]['text']

# Função que lida com as solicitações da Alexa
def lambda_handler(event, context):
    # Recuperar a entrada do usuário da solicitação da Alexa
    entrada = event['request']['intent']['slots']['Input']['value']

    # Processar a entrada do usuário usando o modelo GPT-3
    resposta = processar_entrada(entrada)

    # Salvar a resposta no S3
    s3.put_object(Body=resposta, Bucket=bucket_name, Key='resposta.txt')

    # Retornar a resposta para a Alexa
    return {
        'version': '1.0',
        'response': {
            'outputSpeech': {
                'type': 'PlainText',
                'text': resposta
            },
            'shouldEndSession': True
        }
    }

{"license": "openrail"}
license:openrail region:us
TAGS
#license-openrail #region-us 

import openai
import json
import boto3

# Configurar a API do OpenAI
openai.api_key = 'SUA_CHAVE_API_DO_OPENAI'

# Configurar a API da AWS (Amazon Web Services)
s3 = URL('s3')
bucket_name = 'SEU_NOME_DE_BUCKET'

# Recuperar o modelo treinado do Hugging Face
modelo = URL('NOME_DO_SEU_MODELO')

# Função que processa a entrada do usuário e retorna uma resposta
def processar_entrada(entrada):
    # Usar o modelo para gerar uma resposta
    resposta = modelo.generate(prompt=entrada, max_length=100)
    return resposta[0]['text']

# Função que lida com as solicitações da Alexa
def lambda_handler(event, context):
    # Recuperar a entrada do usuário da solicitação da Alexa
    entrada = event['request']['intent']['slots']['Input']['value']

    # Processar a entrada do usuário usando o modelo GPT-3
    resposta = processar_entrada(entrada)

    # Salvar a resposta no S3
    s3.put_object(Body=resposta, Bucket=bucket_name, Key='URL')

    # Retornar a resposta para a Alexa
    return {
        'version': '1.0',
        'response': {
            'outputSpeech': {
                'type': 'PlainText',
                'text': resposta
            },
            'shouldEndSession': True
        }
    }

# Configurar a API do OpenAI
openai.api_key = 'SUA_CHAVE_API_DO_OPENAI' # Configurar a API da AWS (Amazon Web Services)
s3 = URL('s3')
bucket_name = 'SEU_NOME_DE_BUCKET' # Recuperar o modelo treinado do Hugging Face
modelo = URL('NOME_DO_SEU_MODELO') # Função que processa a entrada do usuário e retorna uma resposta
def processar_entrada(entrada):
    # Usar o modelo para gerar uma resposta
    resposta = modelo.generate(prompt=entrada, max_length=100)
    return resposta[0]['text'] # Função que lida com as solicitações da Alexa
def lambda_handler(event, context):
    # Recuperar a entrada do usuário da solicitação da Alexa
    entrada = event['request']['intent']['slots']['Input']['value']

    # Processar a entrada do usuário usando o modelo GPT-3
    resposta = processar_entrada(entrada)

    # Salvar a resposta no S3
    s3.put_object(Body=resposta, Bucket=bucket_name, Key='URL')

    # Retornar a resposta para a Alexa
    return {
        'version': '1.0',
        'response': {
            'outputSpeech': {
                'type': 'PlainText',
                'text': resposta
            },
            'shouldEndSession': True
        }
    }
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#license-openrail #region-us 
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openai.api_key = 'SUA_CHAVE_API_DO_OPENAI' # Configurar a API da AWS (Amazon Web Services)
s3 = URL('s3')
bucket_name = 'SEU_NOME_DE_BUCKET' # Recuperar o modelo treinado do Hugging Face
modelo = URL('NOME_DO_SEU_MODELO') # Função que processa a entrada do usuário e retorna uma resposta
def processar_entrada(entrada):
    # Usar o modelo para gerar uma resposta
    resposta = modelo.generate(prompt=entrada, max_length=100)
    return resposta[0]['text'] # Função que lida com as solicitações da Alexa
def lambda_handler(event, context):
    # Recuperar a entrada do usuário da solicitação da Alexa
    entrada = event['request']['intent']['slots']['Input']['value']

    # Processar a entrada do usuário usando o modelo GPT-3
    resposta = processar_entrada(entrada)

    # Salvar a resposta no S3
    s3.put_object(Body=resposta, Bucket=bucket_name, Key='URL')

    # Retornar a resposta para a Alexa
    return {
        'version': '1.0',
        'response': {
            'outputSpeech': {
                'type': 'PlainText',
                'text': resposta
            },
            'shouldEndSession': True
        }
    }
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# Configurar a API do OpenAI
openai.api_key = 'SUA_CHAVE_API_DO_OPENAI'# Configurar a API da AWS (Amazon Web Services)
s3 = URL('s3')
bucket_name = 'SEU_NOME_DE_BUCKET'# Recuperar o modelo treinado do Hugging Face
modelo = URL('NOME_DO_SEU_MODELO')# Função que processa a entrada do usuário e retorna uma resposta
def processar_entrada(entrada):
    # Usar o modelo para gerar uma resposta
    resposta = modelo.generate(prompt=entrada, max_length=100)
    return resposta[0]['text']# Função que lida com as solicitações da Alexa
def lambda_handler(event, context):
    # Recuperar a entrada do usuário da solicitação da Alexa
    entrada = event['request']['intent']['slots']['Input']['value']

    # Processar a entrada do usuário usando o modelo GPT-3
    resposta = processar_entrada(entrada)

    # Salvar a resposta no S3
    s3.put_object(Body=resposta, Bucket=bucket_name, Key='URL')

    # Retornar a resposta para a Alexa
    return {
        'version': '1.0',
        'response': {
            'outputSpeech': {
                'type': 'PlainText',
                'text': resposta
            },
            'shouldEndSession': True
        }
    }