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> W&B를 OpenAI API와 함께 사용해 chat completion, 파인튜닝 작업, token 사용 메트릭을 로깅하고 모니터링합니다.
# OpenAI API
export const ColabLink = ({url}) =>
Colab에서 사용해 보기
;
W\&B OpenAI API 인테그레이션을 사용하면 파인튜닝된 모델을 포함한 모든 OpenAI 모델의 요청, 응답, token 수, 모델 메타데이터를 로깅할 수 있습니다.
W\&B를 사용해 파인튜닝 실험, 모델, 데이터셋을 추적하고 결과를 동료와 공유하는 방법은 [OpenAI 파인튜닝 인테그레이션](./openai-fine-tuning)을 참조하세요.
API 입력과 출력을 로깅하면 다양한 프롬프트의 성능을 빠르게 평가하고, 서로 다른 모델 설정(예: temperature)을 비교하며, token 사용량 같은 기타 사용 메트릭도 추적할 수 있습니다.
## OpenAI Python API 라이브러리 설치
W\&B autolog 인테그레이션은 OpenAI 0.28.1 이하 버전에서 작동합니다.
OpenAI Python API 0.28.1 버전을 설치하려면 다음을 실행하세요.
```python theme={null}
pip install openai==0.28.1
```
## OpenAI Python API 사용하기
### 1. `autolog` 임포트 및 초기화
먼저 `wandb.integration.openai`에서 `autolog`를 임포트한 다음 초기화합니다.
```python theme={null}
import os
import openai
from wandb.integration.openai import autolog
autolog({"project": "gpt5"})
```
`wandb.init()`에서 받을 수 있는 인자를 담은 딕셔너리를 `autolog`에 선택적으로 전달할 수 있습니다. 여기에는 프로젝트 이름, 팀 이름, entity 등이 포함됩니다. [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 대한 자세한 내용은 API 레퍼런스 가이드를 참조하세요.
### 2. OpenAI API 호출
이제 OpenAI API에 보내는 각 call은 자동으로 W\&B에 로깅됩니다.
```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 입력과 응답 보기
**step 1**에서 `autolog`가 생성한 W\&B [run](/ko/models/runs/) 링크를 클릭합니다. 그러면 W\&B App의 프로젝트 Workspace로 이동합니다.
생성한 run을 선택하여 사용된 OpenAI LLM의 트레이스 table, 트레이스 타임라인, 모델 아키텍처를 확인합니다.
## autolog 끄기
W\&B는 OpenAI API 사용이 끝나면 모든 W\&B 프로세스를 종료할 수 있도록 `disable()`을 호출할 것을 권장합니다.
```python theme={null}
autolog.disable()
```
이제 inputs와 completion가 W\&B에 로깅되어, 분석하거나 동료와 공유할 준비가 됩니다.
