W&B を使ってファインチューニング実験、モデル、データセットをトラッキングし、結果を同僚と共有する方法については、OpenAI ファインチューニング インテグレーションを参照してください。

OpenAI Python API ライブラリをインストールする
W&B の autolog インテグレーションは、OpenAI バージョン 0.28.1 以前で動作するため、autologging を有効にする前に互換性のあるバージョンをインストールする必要があります。 OpenAI Python API バージョン 0.28.1 をインストールするには:OpenAI Python API を使用する
次の手順では、autologging を有効にし、OpenAI API を呼び出して、生成されたトレースを W&B で表示する方法を説明します。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。これにより、以降に行われるすべての OpenAI API 呼び出しを取得する W&B run が設定されます。
wandb.init() が受け取る引数の辞書を、必要に応じて autolog に渡せます。これには、プロジェクト名、チーム名、entity などが含まれます。詳細は wandb.init() API リファレンス を参照してください。
OpenAI API を呼び出す
autolog を有効にすると、OpenAI API に対する各 call は W&B に自動的にログされます。既存の API call にログ用のコードを追加する必要はありません。OpenAI API の入力と応答を表示する
1 回以上の API call を行うと、W&B で取得されたデータを確認できます。autolog によって生成された W&B の run リンクをクリックします。すると、W&B の project ワークスペースにリダイレクトされます。
作成した run を選択すると、trace テーブル、trace タイムライン、および使用した OpenAI LLM のモデルアーキテクチャを表示できます。
autologを無効にする
OpenAI API の使用を終えたら、disable() を呼び出して W&B のすべてのプロセスを終了します。これにより、W&B は保留中のデータをすべてフラッシュし、その後の API 呼び出しを意図せず取得しないようにします。