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Créez une complétion de chat à l’aide de l’endpoint /chat/completions. Cet endpoint suit le format OpenAI pour l’envoi de messages et la réception de réponses.

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Prérequis

Pour créer une complétion de chat, fournissez :
  • l’URL de base du service Inférence : https://api.inference.wandb.ai/v1.
  • votre clé API W&B : [YOUR-API-KEY].
  • votre équipe W&B et votre projet : [YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT] (facultatif).
  • l’ID d’un modèle parmi les modèles disponibles.

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Exemples de requêtes

Les exemples suivants montrent comment envoyer une requête de complétion de chat à l’aide de Python et de curl. Remplacez les valeurs d’espace réservé par votre propre clé API, ainsi que, si nécessaire, par votre équipe, votre projet et un ID du modèle. 
import openai

client = openai.OpenAI(
    # L'URL de base personnalisée pointe vers Serverless Inference
    base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',

    # Créez une clé API sur https://wandb.ai/settings
    # Pour plus de sécurité, envisagez plutôt de la définir dans l'environnement sous le nom OPENAI_API_KEY
    api_key="[YOUR-API-KEY]",

    # Facultatif : équipe et projet pour le suivi de l'utilisation
    project="[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]",
)

# Remplacez [MODEL-ID] par n'importe quel ID du modèle de la liste des modèles disponibles
response = client.chat.completions.create(
    model="[MODEL-ID]",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "[YOUR-SYSTEM-PROMPT]"},
        {"role": "user", "content": "[YOUR-PROMPT]"}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

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Format de réponse

Une requête réussie renvoie une réponse au format compatible avec OpenAI suivant, y compris le message de l’assistant généré et les détails d’utilisation des jetons. 
{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1234567890,
  "model": "meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Here's a joke for you..."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 25,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 75
  }
}