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> Utilisez W&B avec l’API OpenAI pour journaliser et surveiller les complétions de chat, les jobs de fine-tuning et les métriques d’utilisation des jetons.
# API OpenAI
export const ColabLink = ({url}) =>
Try in Colab
;
Utilisez l’intégration W\&B pour l’API OpenAI afin de journaliser les requêtes, les réponses, le nombre de jetons et les métadonnées de modèle de tous les modèles OpenAI, y compris les modèles affinés. Cette intégration est faite pour vous si vous appelez l’API OpenAI et souhaitez garder un œil sur vos prompts, vos complétions et votre utilisation sans ajouter de code de journalisation manuel.
En journalisant les entrées et les sorties de l’API, vous pouvez rapidement évaluer les performances de différents prompts, comparer différents paramètres de modèle (comme la température) et suivre d’autres métriques d’utilisation, comme l’utilisation des jetons.
Consultez l’[intégration OpenAI pour le fine-tuning](/fr/products/wandb/integrations/openai-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 :
```bash theme={"system"}
pip install openai==0.28.1
```
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 importer `autolog` depuis `wandb.integration.openai`, puis initialisez-le. Cette opération configure le run W\&B qui capturera tous les appels d’API OpenAI suivants.
```python theme={"system"}
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
Vous pouvez également transmettre à `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()`](/fr/products/wandb/ref/python/functions/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.
```python theme={"system"}
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)
```
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](/fr/products/wandb/runs) W\&B généré par `autolog`. 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
Appelez `disable()` 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.
```python theme={"system"}
autolog.disable()
```
## Related topics
- [OpenAI](/fr/products/wandb/weave/guides/integrations/openai.md)
