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 W&B OpenAI API 인테그레이션을 사용하여 모든 OpenAI 모델 (파인튜닝된 모델 포함)에 대한 요청, 응답, 토큰 수 및 모델 메타데이터를 기록합니다.
W&B를 사용하여 파인튜닝 Experiments, Models, Datasets을 추적하고 결과를 동료와 공유하는 방법에 대한 자세한 내용은 OpenAI 파인튜닝 인테그레이션을 참조하세요.
API 입력 및 출력을 기록하면 다양한 프롬프트의 성능을 빠르게 평가하고, 다양한 모델 설정 (예: temperature)을 비교하고, 토큰 사용량과 같은 기타 사용량 메트릭을 추적할 수 있습니다.

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OpenAI Python API 라이브러리 설치

W&B autolog 인테그레이션은 OpenAI 버전 0.28.1 이하에서 작동합니다. OpenAI Python API 버전 0.28.1을 설치하려면 다음을 실행합니다. 
pip install openai==0.28.1

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OpenAI Python API 사용

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1. autolog 임포트 및 초기화

먼저 wandb.integration.openai에서 autolog를 임포트하고 초기화합니다. 
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog

autolog({"project": "gpt5"})
선택적으로 wandb.init()이 허용하는 인수가 있는 사전을 autolog에 전달할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 이름, 팀 이름, Entity 등이 포함됩니다. wandb.init에 대한 자세한 내용은 API Reference Guide를 참조하세요.

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2. OpenAI API 호출

OpenAI API를 호출할 때마다 W&B에 자동으로 기록됩니다. 
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 입력 및 응답 보기

1단계에서 autolog에 의해 생성된 W&B run 링크를 클릭합니다. 그러면 W&B 앱의 프로젝트 Workspace로 리디렉션됩니다. 생성한 Run을 선택하여 추적 테이블, 추적 타임라인 및 사용된 OpenAI LLM의 모델 아키텍처를 봅니다.

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autolog 끄기

OpenAI API 사용을 마친 후에는 모든 W&B 프로세스를 닫기 위해 disable()을 호출하는 것이 좋습니다. 
autolog.disable()
이제 입력 및 완료가 W&B에 기록되어 분석하거나 동료와 공유할 수 있습니다.