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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。
OpenAI ファインチューニング インテグレーション を参照して、W&B を使用してファインチューニング実験、Models、および Datasets を追跡し、同僚と結果を共有する方法を学んでください。
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。

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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

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OpenAI Python API を使用

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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。

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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)

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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。

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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。
⌘I