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# OpenAI API
> OpenAI API で W&B を使用する方法。
export const ColabLink = ({url}) =>
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](./openai-fine-tuning) 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 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。
```python theme={null}
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。
```python theme={null}
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()`](/models/ref/python/functions/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。
```python theme={null}
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](/models/runs/) 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。
```python theme={null}
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。