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W&B OpenAI API インテグレーションを使用すると、ファインチューニングしたモデルを含むすべての OpenAI モデルについて、リクエスト、応答、token 数、モデルのメタデータをログできます。OpenAI API を呼び出していて、手動でロギング コードを追加せずにプロンプト、completions、使用状況を可視化したい場合は、このインテグレーションを使用してください。 API の入力と出力をログすることで、異なるプロンプトのパフォーマンスをすばやく評価し、temperature などの異なるモデル設定を比較したり、トークン使用量 などの使用状況メトリクスをトラッキングしたりできます。
W&B を使ってファインチューニング実験、モデル、データセットをトラッキングし、結果を同僚と共有する方法については、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ください。
OpenAI API のリクエスト、応答、トークン使用量が自動的にログされた W&B trace view

OpenAI Python API ライブラリをインストールする

W&B の autolog インテグレーションは、OpenAI バージョン 0.28.1 以前で動作するため、autologging を有効にする前に互換性のあるバージョンをインストールする必要があります。 OpenAI Python API バージョン 0.28.1 をインストールするには:

OpenAI Python API を使用する

次の手順では、autologging を有効にし、OpenAI API を呼び出して、生成されたトレースを W&B で表示する方法を説明します。

autolog をインポートして初期化する

まず、wandb.integration.openai から autolog をインポートし、初期化します。これにより、以降に行われるすべての OpenAI API 呼び出しを取得する W&B run が設定されます。
wandb.init() が受け取る引数の辞書を、必要に応じて autolog に渡せます。これには、プロジェクト名、チーム名、entity などが含まれます。詳細は wandb.init() API リファレンス を参照してください。

OpenAI API を呼び出す

autolog を有効にすると、OpenAI API に対する各 call は W&B に自動的にログされます。既存の API call にログ用のコードを追加する必要はありません。

OpenAI API の入力と応答を表示する

1 回以上の API call を行うと、W&B で取得されたデータを確認できます。 autolog によって生成された W&B の run リンクをクリックします。すると、W&B の project 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、trace テーブル、trace タイムライン、および使用した OpenAI LLM のモデルアーキテクチャを表示できます。

autologを無効にする

OpenAI API の使用を終えたら、disable() を呼び出して W&B のすべてのプロセスを終了します。これにより、W&B は保留中のデータをすべてフラッシュし、その後の API 呼び出しを意図せず取得しないようにします。