OpenAI API
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W&B OpenAI API インテグレーションを使用して、リクエスト、レスポンス、トークンカウント、モデルメタデータをすべての OpenAI Models、ファインチューニングされた Models を含めてログします。
API 入出力をログに記録することで、異なるプロンプトの性能を迅速に評価し、異なるモデル設定(例えば温度)を比較し、トークン使用量などの他の使用メトリクスを追跡することができます。

OpenAI Python API ライブラリをインストール
W&B オートログ インテグレーションは OpenAI version 0.28.1 以下で動作します。
OpenAI Python API version 0.28.1 をインストールするには、次を実行します:
pip install openai==0.28.1
OpenAI Python API を使用
1. autolog をインポートし、初期化
最初に、wandb.integration.openai
から autolog
をインポートし、初期化します。
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
オプションで、wandb.init()
が受け入れる引数の辞書を autolog
に渡すことができます。これにはプロジェクト名、チーム名、エンティティなどが含まれます。wandb.init
についての詳細は、API リファレンスガイドを参照してください。
2. OpenAI API を呼び出す
OpenAI API への各呼び出しは、W&B に自動的にログされます。
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "XXX"
chat_request_kwargs = dict(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Who won the world series in 2020?"},
{"role": "assistant", "content": "The Los Angeles Dodgers"},
{"role": "user", "content": "Where was it played?"},
],
)
response = openai.ChatCompletion.create(**chat_request_kwargs)
3. OpenAI API 入力とレスポンスを確認
ステップ 1 で autolog
により生成された W&B run リンクをクリックしてください。これにより、W&B App のプロジェクトワークスペースにリダイレクトされます。
作成した run を選択すると、トレーステーブル、トレースタイムライン、使用した OpenAI LLM のモデルアーキテクチャーを確認することができます。
オートログをオフにする
W&B は、OpenAI API の使用を終了した際に、disable()
を呼び出してすべての W&B プロセスを閉じることを推奨します。
autolog.disable()
これで入力と補完が W&B にログされ、分析や同僚との共有の準備が整います。
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