Consultez l’intégration OpenAI pour le fine-tuning pour découvrir comment utiliser W&B afin de suivre vos expériences de fine-tuning, vos modèles et vos datasets, et partager vos résultats avec vos collègues.

Installer la bibliothèque de l’API Python OpenAI
L’intégration autolog de W&B fonctionne avec les versions 0.28.1 et antérieures d’OpenAI. Vous devez donc installer une version compatible avant d’activer la journalisation automatique. Pour installer la version 0.28.1 de l’API Python OpenAI :Utiliser l’API Python OpenAI
Les étapes suivantes expliquent comment activer la journalisation automatique, appeler l’API OpenAI et afficher les traces générées dans W&B.Importer et initialiser autolog
Commencez par importerautolog depuis wandb.integration.openai, puis initialisez-le. Cette opération configure le run W&B qui capturera tous les appels d’API OpenAI suivants.
autolog un dictionnaire contenant les arguments acceptés par wandb.init(), notamment un nom de projet, un nom d’équipe, un entity, etc. Pour plus d’informations, voir la référence de l’API wandb.init().
Appeler l’API OpenAI
Lorsque l’autolog est activé, W&B journalise automatiquement chacun de vos appels à l’API OpenAI. Vous n’avez pas besoin d’ajouter de code de journalisation à vos appels d’API existants.Afficher les entrées et les réponses de l’API OpenAI
Après avoir effectué un ou plusieurs appels d’API, vous pouvez examiner les données capturées dans W&B. Cliquez sur le lien du run W&B généré parautolog. Vous êtes alors redirigé vers le Workspace de votre projet dans W&B.
Sélectionnez l’un de vos runs pour afficher le tableau des traces, la chronologie des traces et l’architecture du LLM OpenAI utilisé.
Désactiver l’autolog
Appelezdisable() pour fermer tous les processus W&B une fois que vous avez fini d’utiliser l’API OpenAI. W&B envoie ainsi toutes les données en attente et ne capture plus d’appels d’API par inadvertance.