メインコンテンツへスキップ
Try in Colab W&B の OpenAI API インテグレーションを使用すると、ファインチューンされたモデルを含むすべての OpenAI モデルについて、リクエスト、レスポンス、トークン数、モデルの メタデータ を ログ に記録できます。
ファインチューニングの実験、モデル、データセットを追跡し、結果を同僚と共有する方法については、OpenAI fine-tuning インテグレーション を参照してください。
API の入力と出力を ログ に記録することで、異なるプロンプトのパフォーマンスを迅速に評価したり、モデルの 設定（temperature など）を比較したり、トークン使用量などの他の使用状況 メトリクス を追跡したりできます。
OpenAI API automatic logging

​
OpenAI Python API ライブラリのインストール

W&B の autolog インテグレーションは、OpenAI バージョン 0.28.1 以下で動作します。 OpenAI Python API バージョン 0.28.1 をインストールするには、以下を実行してください。 
pip install openai==0.28.1

​
OpenAI Python API の使用方法

​
1. 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。 
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog

# プロジェクト名を指定して autolog を初期化
autolog({"project": "gpt5"})
オプションとして、wandb.init() が受け付ける 引数 を含んだ 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、Entity などが含まれます。wandb.init() の詳細については、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

これで、OpenAI API への各呼び出しが自動的に W&B に ログ 記録されるようになります。 
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 の入力とレスポンスを確認する

ステップ 1 で autolog によって生成された W&B run リンクをクリックします。これにより、W&B App のプロジェクト Workspace にリダイレクトされます。 作成した run を選択して、トレーステーブル、トレースタイムライン、および使用された OpenAI LLM の モデル アーキテクチャー を表示します。

​
autolog をオフにする

OpenAI API の使用が終わったら、disable() を呼び出してすべての W&B プロセスを終了することをお勧めします。 
autolog.disable()
これで、入力と完了（completions）が W&B に ログ 記録され、分析 や同僚との共有ができるようになります。