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/chat/completions エンドポイントを使用してチャット補完を作成します。このエンドポイントは、メッセージの送信とレスポンスの受信について OpenAI 形式に準拠しています。

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要件

チャット補完 を作成するには、以下を指定します。
  • Inference サービスのベース URL: https://api.inference.wandb.ai/v1.
  • W&B APIキー: [YOUR-API-KEY].
  • W&B チームと project: [YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT] (オプション) 。
  • 利用可能なモデル から選択したモデル ID。

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リクエスト例

以下の例では、Python と curl を使用して チャット補完リクエストを送信する方法を示します。プレースホルダーの値は、ご自身の APIキー、任意のチームと project、およびモデル ID に置き換えてください。 
import openai

client = openai.OpenAI(
    # カスタムの ベース URL は Serverless Inference を指定します
    base_url='https://api.inference.wandb.ai/v1',

    # https://wandb.ai/settings で APIキーを作成します
    # 安全のため、代わりに環境変数 OPENAI_API_KEY として設定することを検討してください
    api_key="[YOUR-API-KEY]",

    # 任意: 使用状況をトラッキングするためのチームと project
    project="[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]",
)

# [MODEL-ID] を、利用可能なモデルのリストにある任意のモデル ID に置き換えます
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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レスポンス形式

リクエストが成功すると、生成された assistant メッセージと token 使用量の詳細を含む、以下の OpenAI 互換形式のレスポンスが返されます。 
{
  "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
  }
}