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> OpenAI API와 함께 W&B를 사용하여 Chat Completion, 미세 조정 작업, 토큰 사용량 메트릭을 로깅하고 모니터링하세요.
# OpenAI API
export const ColabLink = ({url}) =>
Try in Colab
;
W\&B OpenAI API 인테그레이션을 사용하여 미세 조정된 모델을 포함한 모든 OpenAI 모델의 요청, 응답, 토큰 수, 모델 메타데이터를 로깅하세요. OpenAI API를 호출하면서 수동 로깅 코드를 추가하지 않고 프롬프트, 완성 결과, 사용 현황을 파악하려면 이 인테그레이션을 사용하세요.
API 입력과 출력을 로깅하면 다양한 프롬프트의 성능을 빠르게 평가하고, 다양한 모델 설정(예: temperature)을 비교하며, 토큰 사용량과 같은 기타 사용 메트릭을 추적할 수 있습니다.
W\&B를 사용하여 미세 조정 실험, 모델, 데이터셋을 추적하고 동료와 결과를 공유하는 방법은 [OpenAI 미세 조정 인테그레이션](/ko/products/wandb/integrations/openai-fine-tuning)을 참조하세요.
OpenAI Python API 라이브러리 설치
W\&B 자동 로깅 인테그레이션은 OpenAI 버전 0.28.1 이하에서 작동하므로, 자동 로깅을 활성화하기 전에 호환되는 버전을 설치해야 합니다.
OpenAI Python API 버전 0.28.1을 설치하려면:
```bash theme={"system"}
pip install openai==0.28.1
```
Use the OpenAI Python API
다음 단계에서는 자동 로깅을 활성화하고 OpenAI API를 호출한 후, 결과로 생성된 트레이스를 W\&B에서 확인하는 방법을 설명합니다.
autolog 임포트 및 초기화
먼저 `wandb.integration.openai`에서 `autolog`를 임포트하고 초기화하세요. 이는 이후의 모든 OpenAI 호출을 캡처하는 W\&B run을 설정합니다.
```python theme={"system"}
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
선택적으로 `wandb.init()`이 받는 인수를 담은 딕셔너리를 `autolog`에 전달할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 이름, 팀 이름, entity 등이 포함됩니다. 자세한 내용은 [`wandb.init()` API 레퍼런스](/ko/products/wandb/ref/python/functions/init)를 참조하세요.
OpenAI API 호출
autolog이 활성화되면 W\&B는 OpenAI API에 대한 각 호출을 자동으로 로깅합니다. 기존 API 호출에 로깅 코드를 추가할 필요가 없습니다.
```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)
```
OpenAI API 입력 및 응답 확인하기
API를 한 번 이상 호출한 후 W\&B에서 캡처된 데이터를 확인할 수 있습니다.
`autolog`가 생성한 W\&B [run](/ko/products/wandb/runs) 링크를 클릭하세요. 그러면 W\&B의 프로젝트 Workspace로 이동합니다.
생성한 run을 선택하여 트레이스 table, 트레이스 타임라인, 사용된 OpenAI LLM의 모델 아키텍처를 확인하세요.
autolog 끄기
`disable()`를 호출하여 OpenAI API 사용을 완료한 후 모든 W\&B 프로세스를 종료하세요. 이렇게 하면 W\&B가 보류 중인 데이터를 플러시하고 의도치 않게 추가 호출을 캡처하지 않도록 합니다.
```python theme={"system"}
autolog.disable()
```
