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Instalar a biblioteca do OpenAI
Em primeiro lugar, para poder usar a API da OpenAI, é necessário instalar a biblioteca da OpenAI. Para isso, executamos o seguinte comando
%pip install --upgrade openai
Importar a biblioteca do OpenAI
Uma vez instalada a biblioteca, a importamos para poder usá-la em nosso código.
import openai
Obter uma API Key
Para poder usar a API da OpenAI, é necessário obter uma API Key. Para isso, nos dirigimos à página da OpenAI, e nos registramos. Uma vez registrados, nos dirigimos à seção de API Keys, e criamos uma nova API Key.

Uma vez que temos, dizemos à API do OpenAI qual é nossa chave API.
api_key = "Pon aquí tu API key"
Criamos nosso primeiro chatbot
Com a API da OpenAI é muito simples criar um chatbot básico, ao qual vamos passar um prompt, e ele vai nos retornar uma resposta.
Em primeiro lugar temos que escolher qual modelo vamos usar, no meu caso vou usar o modelo gpt-3.5-turbo-1106
que atualmente é um bom modelo para este post, já que para o que vamos fazer não precisamos usar o melhor modelo. A OpenAI tem uma lista com todos os seus modelos e uma página com os preços
model = "gpt-3.5-turbo-1106"
Agora temos que criar um cliente que será o responsável por se comunicar com a API da OpenAI.
client = openai.OpenAI(api_key=api_key, organization=None)
Como vemos, passamos nossa chave de API. Além disso, podemos passar a organização, mas em nosso caso não é necessário.
Criamos o prompt
promtp = "Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"
E já podemos pedir uma resposta à OpenAI
response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)
Vamos ver como é a resposta.
type(response), response
(openai.types.chat.chat_completion.ChatCompletion,ChatCompletion(id='chatcmpl-8RaHCm9KalLxj2PPbLh6f8A4djG8Y', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que depende de tus intereses, objetivos y el tipo de desarrollo que te interese. Algunos lenguajes populares para empezar a aprender a programar incluyen Python, JavaScript, Java, C# y Ruby. Estos lenguajes son conocidos por su sintaxis clara y su versatilidad, lo que los hace buenos candidatos para principiantes. También es útil investigar qué lenguajes son populares en la industria en la que te gustaría trabajar, ya que el conocimiento de un lenguaje en demanda puede abrirte más oportunidades laborales. En resumen, la elección del lenguaje de programación para aprender dependerá de tus preferencias personales y de tus metas profesionales.', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], created=1701584994, model='gpt-3.5-turbo-1106', object='chat.completion', system_fingerprint='fp_eeff13170a', usage=CompletionUsage(completion_tokens=181, prompt_tokens=21, total_tokens=202)))
print(f"response.id = {response.id}")print(f"response.choices = {response.choices}")for i in range(len(response.choices)):print(f"response.choices[{i}] = {response.choices[i]}")print(f" response.choices[{i}].finish_reason = {response.choices[i].finish_reason}")print(f" response.choices[{i}].index = {response.choices[i].index}")print(f" response.choices[{i}].message = {response.choices[i].message}")content = response.choices[i].message.content.replace(' ', ' ')print(f" response.choices[{i}].message.content = {content}")print(f" response.choices[{i}].message.role = {response.choices[i].message.role}")print(f" response.choices[{i}].message.function_call = {response.choices[i].message.function_call}")print(f" response.choices[{i}].message.tool_calls = {response.choices[i].message.tool_calls}")print(f"response.created = {response.created}")print(f"response.model = {response.model}")print(f"response.object = {response.object}")print(f"response.system_fingerprint = {response.system_fingerprint}")print(f"response.usage = {response.usage}")print(f" response.usage.completion_tokens = {response.usage.completion_tokens}")print(f" response.usage.prompt_tokens = {response.usage.prompt_tokens}")print(f" response.usage.total_tokens = {response.usage.total_tokens}")
response.id = chatcmpl-8RaHCm9KalLxj2PPbLh6f8A4djG8Yresponse.choices = [Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que depende de tus intereses, objetivos y el tipo de desarrollo que te interese. Algunos lenguajes populares para empezar a aprender a programar incluyen Python, JavaScript, Java, C# y Ruby. Estos lenguajes son conocidos por su sintaxis clara y su versatilidad, lo que los hace buenos candidatos para principiantes. También es útil investigar qué lenguajes son populares en la industria en la que te gustaría trabajar, ya que el conocimiento de un lenguaje en demanda puede abrirte más oportunidades laborales. En resumen, la elección del lenguaje de programación para aprender dependerá de tus preferencias personales y de tus metas profesionales.', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))]response.choices[0] = Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que depende de tus intereses, objetivos y el tipo de desarrollo que te interese. Algunos lenguajes populares para empezar a aprender a programar incluyen Python, JavaScript, Java, C# y Ruby. Estos lenguajes son conocidos por su sintaxis clara y su versatilidad, lo que los hace buenos candidatos para principiantes. También es útil investigar qué lenguajes son populares en la industria en la que te gustaría trabajar, ya que el conocimiento de un lenguaje en demanda puede abrirte más oportunidades laborales. En resumen, la elección del lenguaje de programación para aprender dependerá de tus preferencias personales y de tus metas profesionales.', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))response.choices[0].finish_reason = stopresponse.choices[0].index = 0response.choices[0].message = ChatCompletionMessage(content='No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que depende de tus intereses, objetivos y el tipo de desarrollo que te interese. Algunos lenguajes populares para empezar a aprender a programar incluyen Python, JavaScript, Java, C# y Ruby. Estos lenguajes son conocidos por su sintaxis clara y su versatilidad, lo que los hace buenos candidatos para principiantes. También es útil investigar qué lenguajes son populares en la industria en la que te gustaría trabajar, ya que el conocimiento de un lenguaje en demanda puede abrirte más oportunidades laborales. En resumen, la elección del lenguaje de programación para aprender dependerá de tus preferencias personales y de tus metas profesionales.', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)response.choices[0].message.content =No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que depende de tus intereses, objetivos y el tipo de desarrollo que te interese. Algunos lenguajes populares para empezar a aprender a programar incluyen Python, JavaScript, Java, C# y Ruby. Estos lenguajes son conocidos por su sintaxis clara y su versatilidad, lo que los hace buenos candidatos para principiantes. También es útil investigar qué lenguajes son populares en la industria en la que te gustaría trabajar, ya que el conocimiento de un lenguaje en demanda puede abrirte más oportunidades laborales. En resumen, la elección del lenguaje de programación para aprender dependerá de tus preferencias personales y de tus metas profesionales.response.choices[0].message.role = assistantresponse.choices[0].message.function_call = Noneresponse.choices[0].message.tool_calls = Noneresponse.created = 1701584994response.model = gpt-3.5-turbo-1106response.object = chat.completionresponse.system_fingerprint = fp_eeff13170aresponse.usage = CompletionUsage(completion_tokens=181, prompt_tokens=21, total_tokens=202)response.usage.completion_tokens = 181response.usage.prompt_tokens = 21response.usage.total_tokens = 202
Como podemos ver, nos devolve muita informação.
Por exemplo response.choices[0].finish_reason = stop
significa que o modelo parou de gerar texto porque chegou ao final do prompt. Isso nos vem muito bem para depurar, já que os possíveis valores são stop
que significa que a API retornou a mensagem completa, length
que significa que a saída do modelo foi incompleta devido ao fato de ser maior que max_tokens
ou limite de token do modelo, function_call
o modelo decidiu chamar uma função, content_filter
que significa que o conteúdo foi omitido por uma limitação de conteúdo da OpenAI e null
que significa que a resposta da API foi incompleta
Também nos fornece informações sobre os tokens para podermos acompanhar o dinheiro gasto
Parâmetros
Quando solicitamos uma resposta à OpenAI, podemos passar uma série de parâmetros para que ela nos retorne uma resposta mais adequada ao que desejamos. Vamos ver quais são os parâmetros que podemos passar.
mensagens
: Lista de mensagens que foram enviadas ao chatbotmodel
: Modelo que queremos usarfrequency_penalty
: Penalidade de frequência. Quanto maior for o valor, menos provável será que o modelo repita a mesma resposta.max_tokens
: Número máximo de tokens que pode retornar o modelon
: Número de respostas que queremos que o modelo nos retornepresence_penalty
: Penalização de presença. Quanto maior for o valor, menos provável será que o modelo repita a mesma respostaseed
: Semente para a geração de textostop
: Lista de tokens que indicam que o modelo deve parar de gerar textostream
: SeTrue
, a API retornará uma resposta sempre que o modelo gerar um token. SeFalse
, a API retornará uma resposta quando o modelo tiver gerado todos os tokens.temperature
: Quanto maior for o valor, mais criativo será o modelotop_p
: Quanto maior for o valor, mais criativo será o modelouser
: ID do usuário que está conversando com o chatbottimeout
: Tempo máximo que queremos esperar a que a API nos retorne uma resposta
Vamos ver alguns
Mensagens
Podemos passar à API uma lista de mensagens que foram enviadas ao chatbot. Isso é útil para fornecer o histórico de conversas ao chatbot, para que ele possa gerar uma resposta mais adequada à conversa. E para condicionar a resposta do chatbot ao que foi dito anteriormente.
Além disso, podemos passar uma mensagem de sistema para indicar como deve se comportar.
Histórico de conversas
Vamos ver um exemplo do histórico de conversas, primeiro perguntamos como está.
promtp = "Hola, soy MaximoFN, ¿Cómo estás?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Hola MaximoFN, soy un modelo de inteligencia artificial diseñado para conversar y ayudar en lo que necesites. ¿En qué puedo ayudarte hoy?
Ele respondeu que não tem sentimentos e perguntou em que pode nos ajudar. Então, se eu perguntar agora como ele se chama, ele não vai saber responder.
promtp = "¿Me puedes decir cómo me llamo?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Lo siento, no tengo esa información. Pero puedes decírmelo tú.
Para resolver isso, passamos o histórico de conversas.
promtp = "¿Me puedes decir cómo me llamo?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": "Hola, soy MaximoFN, ¿Cómo estás?"},{"role": "assistant", "content": "Hola MaximoFN, soy un modelo de inteligencia artificial diseñado para conversar y ayudar en lo que necesites. ¿En qué puedo ayudarte hoy?"},{"role": "user", "content": f"{promtp}"},],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Tu nombre es MaximoFN.
Condicionamento por exemplos
Agora vejamos um exemplo de como condicionar a resposta do chatbot ao que foi dito anteriormente. Agora perguntamos como obter a lista de arquivos em um diretório no terminal.
promtp = "¿Cómo puedo listar los archivos de un directorio en la terminal?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
En la terminal de un sistema operativo Unix o Linux, puedes listar los archivos de un directorio utilizando el comando `ls`. Por ejemplo, si quieres listar los archivos del directorio actual, simplemente escribe `ls` y presiona Enter. Si deseas listar los archivos de un directorio específico, puedes proporcionar la ruta del directorio después del comando `ls`, por ejemplo `ls /ruta/del/directorio`. Si deseas ver más detalles sobre los archivos, puedes usar la opción `-l` para obtener una lista detallada o `-a` para mostrar también los archivos ocultos.
Vamos ver o que ela responde se agora a condicionarmos com exemplos de respostas curtas.
promtp = "¿Cómo puedo listar los archivos de un directorio en la terminal?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "user", "content": "Obtener las 10 primeras líneas de un archivo"},{"role": "assistant", "content": "head -n 10"},{"role": "user", "content": "Encontrar todos los archivos con extensión .txt"},{"role": "assistant", "content": "find . -name '*.txt"},{"role": "user", "content": "Dividir un archivo en varias páginas"},{"role": "assistant", "content": "split -l 1000"},{"role": "user", "content": "Buscar la dirección IP 12.34.56.78"},{"role": "assistant", "content": "nslookup 12.34.56.78"},{"role": "user", "content": "Obtener las 5 últimas líneas de foo.txt"},{"role": "assistant", "content": "tail -n 5 foo.txt"},{"role": "user", "content": "Convertir ejemplo.png en JPEG"},{"role": "assistant", "content": "convert example.png example.jpg"},{"role": "user", "content": "Create a git branch named 'new-feature"},{"role": "assistant", "content": "git branch new-feature"},{"role": "user", "content": f"{promtp}"},],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Puede usar el comando `ls` en la terminal para listar los archivos de un directorio. Por ejemplo:```ls```Muestra los archivos y directorios en el directorio actual.
Conseguimos que ele dê uma resposta mais curta.
Condicionamento com mensagem do sistema
Podemos passar uma mensagem de sistema para indicar como deve se comportar.
promtp = "¿Cómo puedo listar los archivos de un directorio en la terminal?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "system", "content": "Eres un experto asistente de terminal de ubuntu que responde solo con comandos de terminal"},{"role": "user", "content": f"{promtp}"},],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Puedes listar los archivos de un directorio en la terminal usando el comando `ls`. Por ejemplo, para listar los archivos del directorio actual, simplemente escribe `ls` y presiona Enter. Si quieres listar los archivos de un directorio específico, puedes utilizar `ls` seguido de la ruta del directorio. Por ejemplo, `ls /ruta/del/directorio`.
promtp = "¿Cómo puedo listar los archivos de un directorio en la terminal?"response = client.chat.completions.create(model=model,messages=[{"role": "system", "content": "Eres un experto asistente de terminal de ubuntu que responde solo con comandos de terminal"},{"role": "user", "content": "Obtener las 10 primeras líneas de un archivo"},{"role": "assistant", "content": "head -n 10"},{"role": "user", "content": "Encontrar todos los archivos con extensión .txt"},{"role": "assistant", "content": "find . -name '*.txt"},{"role": "user", "content": "Dividir un archivo en varias páginas"},{"role": "assistant", "content": "split -l 1000"},{"role": "user", "content": "Buscar la dirección IP 12.34.56.78"},{"role": "assistant", "content": "nslookup 12.34.56.78"},{"role": "user", "content": "Obtener las 5 últimas líneas de foo.txt"},{"role": "assistant", "content": "tail -n 5 foo.txt"},{"role": "user", "content": "Convertir ejemplo.png en JPEG"},{"role": "assistant", "content": "convert example.png example.jpg"},{"role": "user", "content": "Create a git branch named 'new-feature"},{"role": "assistant", "content": "git branch new-feature"},{"role": "user", "content": f"{promtp}"},],)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)
Puedes listar los archivos de un directorio en la terminal utilizando el comando "ls". Por ejemplo, para listar los archivos en el directorio actual, puedes ejecutar el comando "ls". Si deseas listar los archivos de otro directorio, simplemente especifica el directorio después del comando "ls", por ejemplo "ls /ruta/al/directorio".
Número máximo de tokens da resposta
Podemos limitar o número de tokens que o modelo pode retornar. Isso é útil para evitar que o modelo ultrapasse a resposta que desejamos.
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],max_tokens = 50,)content = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content)print(f" response.choices[{i}].finish_reason = {response.choices[i].finish_reason}")
La respuesta a esta pregunta puede variar dependiendo de los intereses y objetivos individuales, ya que cada lenguaje de programación tiene sus propias ventajas y desventajas. Sin embargo, algunos de los lenguajes másresponse.choices[0].finish_reason = length
Como podemos ver, a resposta é cortada pela metade porque excederia o limite de tokens. Além disso, agora a razão de parada é length
em vez de stop
.
Criatividade do modelo através da temperatura
Podemos fazer o modelo mais criativo através da temperatura. Quanto maior for o valor, mais criativo será o modelo.
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"temperature = 0response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],temperature = temperature,)content_0 = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content_0)
No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los intereses y objetivos individuales. Algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C#. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante investigar y considerar qué tipo de desarrollo de software te interesa antes de elegir un lenguaje para aprender.
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"temperature = 1response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],temperature = temperature,)content_1 = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content_1)
No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los objetivos y preferencias individuales del programador. Sin embargo, algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C++. Estos lenguajes son relativamente fáciles de aprender y tienen una amplia gama de aplicaciones en la industria de la tecnología. Es importante considerar qué tipo de proyectos o campos de interés te gustaría explorar al momento de elegir un lenguaje de programación para aprender.
print(content_0)print(content_1)
No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los intereses y objetivos individuales. Algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C#. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante investigar y considerar qué tipo de desarrollo de software te interesa antes de elegir un lenguaje para aprender.No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los objetivos y preferencias individuales del programador. Sin embargo, algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C++. Estos lenguajes son relativamente fáciles de aprender y tienen una amplia gama de aplicaciones en la industria de la tecnología. Es importante considerar qué tipo de proyectos o campos de interés te gustaría explorar al momento de elegir un lenguaje de programación para aprender.
Criatividade do modelo através do top_p
Podemos fazer com que o modelo seja mais criativo através do parâmetro top_p
. Quanto maior for o valor, mais criativo será o modelo.
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"top_p = 0response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],top_p = top_p,)content_0 = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content_0)
No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los intereses y objetivos individuales. Algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C#. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante investigar y considerar qué tipo de desarrollo de software te interesa antes de elegir un lenguaje para aprender.
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"top_p = 1response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],top_p = top_p,)content_1 = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')print(content_1)
El mejor lenguaje de programación para aprender depende de los objetivos del aprendizaje y del tipo de programación que se quiera realizar. Algunos lenguajes de programación populares para principiantes incluyen Python, Java, JavaScript y Ruby. Sin embargo, cada lenguaje tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante considerar qué tipo de proyectos o aplicaciones se quieren desarrollar antes de elegir un lenguaje de programación para aprender. Python es a menudo recomendado por su facilidad de uso y versatilidad, mientras que JavaScript es ideal para la programación web.
print(content_0)print(content_1)
No hay un "mejor" lenguaje de programación para aprender, ya que la elección depende de los intereses y objetivos individuales. Algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C#. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante investigar y considerar qué tipo de desarrollo de software te interesa antes de elegir un lenguaje para aprender.El mejor lenguaje de programación para aprender depende de los objetivos del aprendizaje y del tipo de programación que se quiera realizar. Algunos lenguajes de programación populares para principiantes incluyen Python, Java, JavaScript y Ruby. Sin embargo, cada lenguaje tiene sus propias ventajas y desventajas, por lo que es importante considerar qué tipo de proyectos o aplicaciones se quieren desarrollar antes de elegir un lenguaje de programación para aprender. Python es a menudo recomendado por su facilidad de uso y versatilidad, mientras que JavaScript es ideal para la programación web.
Número de respostas
Podemos pedir à API que nos retorne mais de uma resposta. Isso é útil para que o modelo nos retorne várias respostas e assim poder escolher a que mais gostarmos, para isso vamos colocar os parâmetros temperature
e top_p
em 1 para que o modelo seja mais criativo
promtp = "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para aprender?"temperature = 1top_p = 1response = client.chat.completions.create(model = model,messages = [{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],temperature = temperature,top_p = top_p,n = 4)content_0 = response.choices[0].message.content.replace(' ', ' ')content_1 = response.choices[1].message.content.replace(' ', ' ')content_2 = response.choices[2].message.content.replace(' ', ' ')content_3 = response.choices[3].message.content.replace(' ', ' ')print(content_0)print(content_1)print(content_2)print(content_3)
El mejor lenguaje de programación para aprender depende de tus objetivos y del tipo de aplicaciones que te interese desarrollar. Algunos de los lenguajes más populares para aprender son:1. Python: Es un lenguaje de programación versátil, fácil de aprender y con una amplia comunidad de desarrolladores. Es ideal para principiantes y se utiliza en una gran variedad de aplicaciones, desde desarrollo web hasta inteligencia artificial.2. JavaScript: Es el lenguaje de programación más utilizado en el desarrollo web. Es imprescindible para aquellos que quieren trabajar en el ámbito del desarrollo frontend y backend.3. Java: Es un lenguaje de programación muy popular en el ámbito empresarial, por lo que aprender Java puede abrirte muchas puertas laborales. Además, es un lenguaje estructurado que te enseñará conceptos importantes de la programación orientada a objetos.4. C#: Es un lenguaje de programación desarrollado por Microsoft que se utiliza especialmente en el desarrollo de aplicaciones para Windows. Es ideal para aquellos que quieran enfocarse en el desarrollo de aplicaciones de escritorio.En resumen, el mejor lenguaje de programación para aprender depende de tus intereses y objetivos personales. Es importante investigar y considerar qué tipos de aplicaciones te gustaría desarrollar para elegir el lenguaje que más se adapte a tus necesidades.El mejor lenguaje de programación para aprender depende de los objetivos y necesidades individuales. Algunos de los lenguajes de programación más populares y ampliamente utilizados incluyen Python, JavaScript, Java, C++, Ruby y muchos otros. Python es a menudo recomendado para principiantes debido a su sintaxis simple y legible, mientras que JavaScript es esencial para el desarrollo web. Java es ampliamente utilizado en el desarrollo de aplicaciones empresariales y Android, y C++ es comúnmente utilizado en sistemas embebidos y juegos. En última instancia, el mejor lenguaje de programación para aprender dependerá de lo que quiera lograr con su habilidades de programación.El mejor lenguaje de programación para aprender depende de los intereses y objetivos individuales de cada persona. Algunos de los lenguajes más populares y bien documentados para principiantes incluyen Python, JavaScript, Java y C#. Python es conocido por su simplicidad y versatilidad, mientras que JavaScript es esencial para el desarrollo web. Java y C# son lenguajes ampliamente utilizados en la industria y proporcionan una base sólida para aprender otros lenguajes. En última instancia, la elección del lenguaje dependerá de las metas personales y la aplicación deseada.El mejor lenguaje de programación para aprender depende de los intereses y objetivos de cada persona. Algunos lenguajes populares para principiantes incluyen Python, Java, JavaScript, C++ y Ruby. Python es frecuentemente recomendado para aprender a programar debido a su sintaxis sencilla y legible, mientras que Java es utilizado en aplicaciones empresariales y Android. JavaScript es fundamental para el desarrollo web, y C++ es comúnmente utilizado en aplicaciones de alto rendimiento. Ruby es conocido por su facilidad de uso y flexibilidad. En última instancia, la elección del lenguaje dependerá de qué tipo de desarrollo te interesa y qué tipo de proyectos deseas realizar.
Retreinar modelo da OpenAI
A OpenAI oferece a possibilidade de re-treinar seus modelos da API para obter melhores resultados com nossos próprios dados. Isso tem as seguintes vantagens:
- Obtém-se resultados de maior qualidade para nossos dados
- Em um prompt podemos dar exemplos para que se comporte como quisermos, mas apenas alguns. Dessa forma, reentrenando-o, podemos fornecer muitos mais.+ Economia de tokens devido a indicações mais curtas. Como já o treinamos para o nosso caso de uso, podemos dar-lhe menos indicações para resolver nossas tarefas.
- Solicitações de menor latência. Ao chamar modelos próprios teremos menos latência.
Preparação dos dados
A API da OpenAI pede que forneçamos os dados em um arquivo jsonl
no seguinte formato
{
"mensagens":
[
{
"Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."
},
{
Qual é a capital da França?
},
{
Paris, como se todos já não soubessem disso.
}
]
}
{
"mensagens":
[
{
"Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."
},
{
Quem escreveu 'Romeu e Julieta'?
},
{
Oh, apenas um cara chamado William Shakespeare. Já ouviu falar dele?
}
]
}
{
"mensagens":
[
{
"Marv é um chatbot factual que também é sarcástico."
},
{
Quão longe está a Lua da Terra?
},
{
Aproximadamente 384.400 quilômetros. Mais ou menos alguns, como se isso realmente importasse.
}
]
}
Com um máximo de 4096 tokens
Validação dos dados
Para me poupar trabalho, passei um a um todos os meus posts para o chatgpt e disse a ele para gerar 10 FAQ
s para cada um no formato CSV
, pois duvidava se conseguiria gerar um formato como o solicitado no jsonl
. E ele gerou um CSV
com o seguinte formato para cada post
prompt,completion
O que cobre a Introdução ao Python no material fornecido? "A Introdução ao Python aborda tópicos como tipos de dados, operadores, uso de funções e classes, manipulação de objetos iteráveis e uso de módulos. [Mais informações](https://maximofn.com/python/)"
Quais são os tipos de dados básicos em Python? Python tem 7 tipos de dados básicos: texto (`str`), numéricos (`int`, `float`, `complex`), sequências (`list`, `tuple`, `range`), mapeamento (`dict`), conjuntos (`set`, `frozenset`), booleanos (`bool`) e binários (`bytes`, `bytearray`, `memoryview`). [Mais informações](https://maximofn.com/python/)
O que são e como são usados os operadores em Python? Os operadores em Python são símbolos especiais que são usados para realizar operações como adição, subtração, multiplicação e divisão entre variáveis e valores. Também incluem operadores lógicos para comparações. [Mais informações](https://maximofn.com/python/)
Como se define e utiliza uma função em Python? "Em Python, uma função é definida usando a palavra-chave `def`, seguida do nome da função e parênteses. As funções podem ter parâmetros e retornar valores. Elas são utilizadas para encapsular lógica que pode ser reutilizada ao longo do código. [Mais informações](https://maximofn.com/python/)"O que são as classes em Python e como elas são usadas? As classes em Python são a base da programação orientada a objetos. Permitem criar objetos que encapsulam dados e funcionalidades. As classes são definidas usando a palavra-chave `class`, seguida do nome da classe. [Mais informações](https://maximofn.com/python/)
...
Cada CSV
tem 10 FAQ
s
Vou fazer um código que pegue cada CSV
e gere dois novos jsonl
, um para treinamento e outro para validação.
import osCSVs_path = "openai/faqs_posts"percetn_train = 0.8percetn_validation = 0.2jsonl_train = os.path.join(CSVs_path, "train.jsonl")jsonl_validation = os.path.join(CSVs_path, "validation.jsonl")# Create the train.jsonl and validation.jsonl fileswith open(jsonl_train, 'w') as f:f.write('')with open(jsonl_validation, 'w') as f:f.write('')for file in os.listdir(CSVs_path): # Get all files in the directoryif file.endswith(".csv"): # Check if file is a csvcsv = os.path.join(CSVs_path, file) # Get the path to the csv filenumber_of_lines = 0csv_content = []for line in open(csv, 'r'): # Read all lines in the csv fileif line.startswith('prompt'): # Skip the first linecontinuenumber_of_lines += 1 # Count the number of linescsv_content.append(line) # Add the line to the csv_content listnumber_of_train = int(number_of_lines * percetn_train) # Calculate the number of lines for the train.jsonl filenumber_of_validation = int(number_of_lines * percetn_validation) # Calculate the number of lines for the validation.sjonl filefor i in range(number_of_lines):prompt = csv_content[i].split(',')[0]response = ','.join(csv_content[i].split(',')[1:]).replace(' ', '').replace('"', '')if i > 0 and i <= number_of_train:# add line to train.jsonlwith open(jsonl_train, 'a') as f:f.write(f'{"{"}"messages": [{"{"}"role": "system", "content": "Eres un amable asistente dispuesto a responder."{"}"}, {"{"}"role": "user", "content": "{prompt}"{"}"}, {"{"}"role": "assistant", "content": "{response}"{"}"}]{"}"} ')elif i > number_of_train and i <= number_of_train + number_of_validation:# add line to validation.csvwith open(jsonl_validation, 'a') as f:f.write(f'{"{"}"messages": [{"{"}"role": "system", "content": "Eres un amable asistente dispuesto a responder."{"}"}, {"{"}"role": "user", "content": "{prompt}"{"}"}, {"{"}"role": "assistant", "content": "{response}"{"}"}]{"}"} ')
Uma vez que tenho os dois jsonl
, executo um código que a OpenAI fornece para verificar os jsonl
.
Primeiro validamos os do treinamento
from collections import defaultdictimport json# Format error checksformat_errors = defaultdict(int)with open(jsonl_train, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]for ex in dataset:if not isinstance(ex, dict):format_errors["data_type"] += 1continuemessages = ex.get("messages", None)if not messages:format_errors["missing_messages_list"] += 1continuefor message in messages:if "role" not in message or "content" not in message:format_errors["message_missing_key"] += 1if any(k not in ("role", "content", "name", "function_call") for k in message):format_errors["message_unrecognized_key"] += 1if message.get("role", None) not in ("system", "user", "assistant", "function"):format_errors["unrecognized_role"] += 1content = message.get("content", None)function_call = message.get("function_call", None)if (not content and not function_call) or not isinstance(content, str):format_errors["missing_content"] += 1if not any(message.get("role", None) == "assistant" for message in messages):format_errors["example_missing_assistant_message"] += 1if format_errors:print("Found errors:")for k, v in format_errors.items():print(f"{k}: {v}")else:print("No errors found")
No errors found
E agora os de validação
# Format error checksformat_errors = defaultdict(int)with open(jsonl_validation, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]for ex in dataset:if not isinstance(ex, dict):format_errors["data_type"] += 1continuemessages = ex.get("messages", None)if not messages:format_errors["missing_messages_list"] += 1continuefor message in messages:if "role" not in message or "content" not in message:format_errors["message_missing_key"] += 1if any(k not in ("role", "content", "name", "function_call") for k in message):format_errors["message_unrecognized_key"] += 1if message.get("role", None) not in ("system", "user", "assistant", "function"):format_errors["unrecognized_role"] += 1content = message.get("content", None)function_call = message.get("function_call", None)if (not content and not function_call) or not isinstance(content, str):format_errors["missing_content"] += 1if not any(message.get("role", None) == "assistant" for message in messages):format_errors["example_missing_assistant_message"] += 1if format_errors:print("Found errors:")for k, v in format_errors.items():print(f"{k}: {v}")else:print("No errors found")
No errors found
Cálculo de tokens
O número máximo de tokens de cada exemplo tem que ser 4096, portanto, se tivermos exemplos mais longos, apenas serão utilizados os primeiros 4096 tokens. Portanto, vamos contar o número de tokens que cada jsonl
possui para saber quanto vai custar re-treinar o modelo.
Mas primeiro é preciso instalar a biblioteca tiktoken
, que é o tokenizador usado pela OpenAI e que nos ajudará a saber quantos tokens possui cada CSV
, e consequentemente, quanto custará retreinar o modelo.
Para instalá-lo, executamos o seguinte comando
pip install tiktoken
Criamos algumas funções necessárias
import tiktokenimport numpy as npencoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base")def num_tokens_from_messages(messages, tokens_per_message=3, tokens_per_name=1):num_tokens = 0for message in messages:num_tokens += tokens_per_messagefor key, value in message.items():num_tokens += len(encoding.encode(value))if key == "name":num_tokens += tokens_per_namenum_tokens += 3return num_tokensdef num_assistant_tokens_from_messages(messages):num_tokens = 0for message in messages:if message["role"] == "assistant":num_tokens += len(encoding.encode(message["content"]))return num_tokensdef print_distribution(values, name):print(f" #### Distribution of {name}:")print(f"min:{min(values)}, max: {max(values)}")print(f"mean: {np.mean(values)}, median: {np.median(values)}")print(f"p5: {np.quantile(values, 0.1)}, p95: {np.quantile(values, 0.9)}")
# Warnings and tokens countsn_missing_system = 0n_missing_user = 0n_messages = []convo_lens = []assistant_message_lens = []with open(jsonl_train, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]for ex in dataset:messages = ex["messages"]if not any(message["role"] == "system" for message in messages):n_missing_system += 1if not any(message["role"] == "user" for message in messages):n_missing_user += 1n_messages.append(len(messages))convo_lens.append(num_tokens_from_messages(messages))assistant_message_lens.append(num_assistant_tokens_from_messages(messages))print("Num examples missing system message:", n_missing_system)print("Num examples missing user message:", n_missing_user)print_distribution(n_messages, "num_messages_per_example")print_distribution(convo_lens, "num_total_tokens_per_example")print_distribution(assistant_message_lens, "num_assistant_tokens_per_example")n_too_long = sum(l > 4096 for l in convo_lens)print(f" {n_too_long} examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning")
Num examples missing system message: 0Num examples missing user message: 0#### Distribution of num_messages_per_example:min:3, max: 3mean: 3.0, median: 3.0p5: 3.0, p95: 3.0#### Distribution of num_total_tokens_per_example:min:67, max: 132mean: 90.13793103448276, median: 90.0p5: 81.5, p95: 99.5#### Distribution of num_assistant_tokens_per_example:min:33, max: 90mean: 48.66379310344828, median: 48.5p5: 41.0, p95: 55.50 examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning
Como vemos no o conjunto de treinamento nenhuma mensagem ultrapassa os 4096 tokens
# Warnings and tokens countsn_missing_system = 0n_missing_user = 0n_messages = []convo_lens = []assistant_message_lens = []with open(jsonl_validation, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]for ex in dataset:messages = ex["messages"]if not any(message["role"] == "system" for message in messages):n_missing_system += 1if not any(message["role"] == "user" for message in messages):n_missing_user += 1n_messages.append(len(messages))convo_lens.append(num_tokens_from_messages(messages))assistant_message_lens.append(num_assistant_tokens_from_messages(messages))print("Num examples missing system message:", n_missing_system)print("Num examples missing user message:", n_missing_user)print_distribution(n_messages, "num_messages_per_example")print_distribution(convo_lens, "num_total_tokens_per_example")print_distribution(assistant_message_lens, "num_assistant_tokens_per_example")n_too_long = sum(l > 4096 for l in convo_lens)print(f" {n_too_long} examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning")
Num examples missing system message: 0Num examples missing user message: 0#### Distribution of num_messages_per_example:min:3, max: 3mean: 3.0, median: 3.0p5: 3.0, p95: 3.0#### Distribution of num_total_tokens_per_example:min:80, max: 102mean: 89.93333333333334, median: 91.0p5: 82.2, p95: 96.8#### Distribution of num_assistant_tokens_per_example:min:41, max: 57mean: 48.2, median: 49.0p5: 42.8, p95: 51.60 examples may be over the 4096 token limit, they will be truncated during fine-tuning
Nenhuma mensagem do conjunto de validação excede 4096 tokens.
Cálculo do custo
Outra coisa muito importante é saber quanto vai custar fazer esse fine-tuning.
# Pricing and default n_epochs estimateMAX_TOKENS_PER_EXAMPLE = 4096TARGET_EPOCHS = 3MIN_TARGET_EXAMPLES = 100MAX_TARGET_EXAMPLES = 25000MIN_DEFAULT_EPOCHS = 1MAX_DEFAULT_EPOCHS = 25with open(jsonl_train, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]convo_lens = []for ex in dataset:messages = ex["messages"]convo_lens.append(num_tokens_from_messages(messages))n_epochs = TARGET_EPOCHSn_train_examples = len(dataset)if n_train_examples * TARGET_EPOCHS < MIN_TARGET_EXAMPLES:n_epochs = min(MAX_DEFAULT_EPOCHS, MIN_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)elif n_train_examples * TARGET_EPOCHS > MAX_TARGET_EXAMPLES:n_epochs = max(MIN_DEFAULT_EPOCHS, MAX_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)n_billing_tokens_in_dataset = sum(min(MAX_TOKENS_PER_EXAMPLE, length) for length in convo_lens)print(f"Dataset has ~{n_billing_tokens_in_dataset} tokens that will be charged for during training")print(f"By default, you'll train for {n_epochs} epochs on this dataset")print(f"By default, you'll be charged for ~{n_epochs * n_billing_tokens_in_dataset} tokens")tokens_for_train = n_epochs * n_billing_tokens_in_dataset
Dataset has ~10456 tokens that will be charged for during trainingBy default, you'll train for 3 epochs on this datasetBy default, you'll be charged for ~31368 tokens
Como na hora de escrever este post, o preço para treinar gpt-3.5-turbo
é de $0.0080 por cada 1000 tokens, podemos saber quanto nos custará o treinamento
pricing = 0.0080num_tokens_pricing = 1000training_price = pricing * (tokens_for_train // num_tokens_pricing)print(f"Training price: ${training_price}")
Training price: $0.248
# Pricing and default n_epochs estimateMAX_TOKENS_PER_EXAMPLE = 4096TARGET_EPOCHS = 3MIN_TARGET_EXAMPLES = 100MAX_TARGET_EXAMPLES = 25000MIN_DEFAULT_EPOCHS = 1MAX_DEFAULT_EPOCHS = 25with open(jsonl_validation, 'r', encoding='utf-8') as f:dataset = [json.loads(line) for line in f]convo_lens = []for ex in dataset:messages = ex["messages"]convo_lens.append(num_tokens_from_messages(messages))n_epochs = TARGET_EPOCHSn_train_examples = len(dataset)if n_train_examples * TARGET_EPOCHS < MIN_TARGET_EXAMPLES:n_epochs = min(MAX_DEFAULT_EPOCHS, MIN_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)elif n_train_examples * TARGET_EPOCHS > MAX_TARGET_EXAMPLES:n_epochs = max(MIN_DEFAULT_EPOCHS, MAX_TARGET_EXAMPLES // n_train_examples)n_billing_tokens_in_dataset = sum(min(MAX_TOKENS_PER_EXAMPLE, length) for length in convo_lens)print(f"Dataset has ~{n_billing_tokens_in_dataset} tokens that will be charged for during training")print(f"By default, you'll train for {n_epochs} epochs on this dataset")print(f"By default, you'll be charged for ~{n_epochs * n_billing_tokens_in_dataset} tokens")tokens_for_validation = n_epochs * n_billing_tokens_in_dataset
Dataset has ~1349 tokens that will be charged for during trainingBy default, you'll train for 6 epochs on this datasetBy default, you'll be charged for ~8094 tokens
validation_price = pricing * (tokens_for_validation // num_tokens_pricing)print(f"Validation price: ${validation_price}")
Validation price: $0.064
total_price = training_price + validation_priceprint(f"Total price: ${total_price}")
Total price: $0.312
Se nossos cálculos estiverem corretos, vemos que o retreinamento de gpt-3.5-turbo
nos custará $0.312
Treinamento
Uma vez que tudo estiver pronto, precisamos enviar os arquivos jsonl
para a API da OpenAI para que o modelo seja retreinado. Para isso, executamos o seguinte código:
result = client.files.create(file=open(jsonl_train, "rb"), purpose="fine-tune")
type(result), result
(openai.types.file_object.FileObject,FileObject(id='file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZ', bytes=47947, created_at=1701585709, filename='train.jsonl', object='file', purpose='fine-tune', status='processed', status_details=None))
print(f"result.id = {result.id}")print(f"result.bytes = {result.bytes}")print(f"result.created_at = {result.created_at}")print(f"result.filename = {result.filename}")print(f"result.object = {result.object}")print(f"result.purpose = {result.purpose}")print(f"result.status = {result.status}")print(f"result.status_details = {result.status_details}")
result.id = file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZresult.bytes = 47947result.created_at = 1701585709result.filename = train.jsonlresult.object = fileresult.purpose = fine-tuneresult.status = processedresult.status_details = None
jsonl_train_id = result.idprint(f"jsonl_train_id = {jsonl_train_id}")
jsonl_train_id = file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZ
Fazemos o mesmo com o conjunto de validação.
result = client.files.create(file=open(jsonl_validation, "rb"), purpose="fine-tune")
print(f"result.id = {result.id}")print(f"result.bytes = {result.bytes}")print(f"result.created_at = {result.created_at}")print(f"result.filename = {result.filename}")print(f"result.object = {result.object}")print(f"result.purpose = {result.purpose}")print(f"result.status = {result.status}")print(f"result.status_details = {result.status_details}")
result.id = file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKWresult.bytes = 6369result.created_at = 1701585730result.filename = validation.jsonlresult.object = fileresult.purpose = fine-tuneresult.status = processedresult.status_details = None
jsonl_validation_id = result.idprint(f"jsonl_train_id = {jsonl_validation_id}")
jsonl_train_id = file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW
Uma vez que os temos carregados, passamos a treinar nosso próprio modelo da OpenAI, para isso usamos o seguinte código
result = client.fine_tuning.jobs.create(model = "gpt-3.5-turbo", training_file = jsonl_train_id, validation_file = jsonl_validation_id)
type(result), result
(openai.types.fine_tuning.fine_tuning_job.FineTuningJob,FineTuningJob(id='ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTB', created_at=1701585758, error=None, fine_tuned_model=None, finished_at=None, hyperparameters=Hyperparameters(n_epochs='auto', batch_size='auto', learning_rate_multiplier='auto'), model='gpt-3.5-turbo-0613', object='fine_tuning.job', organization_id='org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Erg', result_files=[], status='validating_files', trained_tokens=None, training_file='file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZ', validation_file='file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW'))
print(f"result.id = {result.id}")print(f"result.created_at = {result.created_at}")print(f"result.error = {result.error}")print(f"result.fine_tuned_model = {result.fine_tuned_model}")print(f"result.finished_at = {result.finished_at}")print(f"result.hyperparameters = {result.hyperparameters}")print(f" n_epochs = {result.hyperparameters.n_epochs}")print(f" batch_size = {result.hyperparameters.batch_size}")print(f" learning_rate_multiplier = {result.hyperparameters.learning_rate_multiplier}")print(f"result.model = {result.model}")print(f"result.object = {result.object}")print(f"result.organization_id = {result.organization_id}")print(f"result.result_files = {result.result_files}")print(f"result.status = {result.status}")print(f"result.trained_tokens = {result.trained_tokens}")print(f"result.training_file = {result.training_file}")print(f"result.validation_file = {result.validation_file}")
result.id = ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTBresult.created_at = 1701585758result.error = Noneresult.fine_tuned_model = Noneresult.finished_at = Noneresult.hyperparameters = Hyperparameters(n_epochs='auto', batch_size='auto', learning_rate_multiplier='auto')n_epochs = autobatch_size = autolearning_rate_multiplier = autoresult.model = gpt-3.5-turbo-0613result.object = fine_tuning.jobresult.organization_id = org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Ergresult.result_files = []result.status = validating_filesresult.trained_tokens = Noneresult.training_file = file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZresult.validation_file = file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW
fine_tune_id = result.idprint(f"fine_tune_id = {fine_tune_id}")
fine_tune_id = ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTB
Podemos ver que em status
saía validating_files
. Como o fine tuning demora bastante, podemos ir perguntando pelo processo mediante o seguinte código
result = client.fine_tuning.jobs.retrieve(fine_tuning_job_id = fine_tune_id)
type(result), result
(openai.types.fine_tuning.fine_tuning_job.FineTuningJob,FineTuningJob(id='ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTB', created_at=1701585758, error=None, fine_tuned_model=None, finished_at=None, hyperparameters=Hyperparameters(n_epochs=3, batch_size=1, learning_rate_multiplier=2), model='gpt-3.5-turbo-0613', object='fine_tuning.job', organization_id='org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Erg', result_files=[], status='running', trained_tokens=None, training_file='file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZ', validation_file='file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW'))
print(f"result.id = {result.id}")print(f"result.created_at = {result.created_at}")print(f"result.error = {result.error}")print(f"result.fine_tuned_model = {result.fine_tuned_model}")print(f"result.finished_at = {result.finished_at}")print(f"result.hyperparameters = {result.hyperparameters}")print(f" n_epochs = {result.hyperparameters.n_epochs}")print(f" batch_size = {result.hyperparameters.batch_size}")print(f" learning_rate_multiplier = {result.hyperparameters.learning_rate_multiplier}")print(f"result.model = {result.model}")print(f"result.object = {result.object}")print(f"result.organization_id = {result.organization_id}")print(f"result.result_files = {result.result_files}")print(f"result.status = {result.status}")print(f"result.trained_tokens = {result.trained_tokens}")print(f"result.training_file = {result.training_file}")print(f"result.validation_file = {result.validation_file}")
result.id = ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTBresult.created_at = 1701585758result.error = Noneresult.fine_tuned_model = Noneresult.finished_at = Noneresult.hyperparameters = Hyperparameters(n_epochs=3, batch_size=1, learning_rate_multiplier=2)n_epochs = 3batch_size = 1learning_rate_multiplier = 2result.model = gpt-3.5-turbo-0613result.object = fine_tuning.jobresult.organization_id = org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Ergresult.result_files = []result.status = runningresult.trained_tokens = Noneresult.training_file = file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZresult.validation_file = file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW
Criamos um loop que aguarde o término do treinamento
import timeresult = client.fine_tuning.jobs.retrieve(fine_tuning_job_id = fine_tune_id)status = result.statuswhile status != "succeeded":time.sleep(10)result = client.fine_tuning.jobs.retrieve(fine_tuning_job_id = fine_tune_id)status = result.statusprint("Job succeeded!")
Job succeeded
Como o treinamento foi concluído, voltamos a solicitar as informações sobre o processo.
result = client.fine_tuning.jobs.retrieve(fine_tuning_job_id = fine_tune_id)
print(f"result.id = {result.id}")print(f"result.created_at = {result.created_at}")print(f"result.error = {result.error}")print(f"result.fine_tuned_model = {result.fine_tuned_model}")print(f"result.finished_at = {result.finished_at}")print(f"result.hyperparameters = {result.hyperparameters}")print(f" n_epochs = {result.hyperparameters.n_epochs}")print(f" batch_size = {result.hyperparameters.batch_size}")print(f" learning_rate_multiplier = {result.hyperparameters.learning_rate_multiplier}")print(f"result.model = {result.model}")print(f"result.object = {result.object}")print(f"result.organization_id = {result.organization_id}")print(f"result.result_files = {result.result_files}")print(f"result.status = {result.status}")print(f"result.trained_tokens = {result.trained_tokens}")print(f"result.training_file = {result.training_file}")print(f"result.validation_file = {result.validation_file}")
result.id = ftjob-aBndcorOfQLP0UijlY0R4pTBresult.created_at = 1701585758result.error = Noneresult.fine_tuned_model = ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8RagA0RTresult.finished_at = 1701586541result.hyperparameters = Hyperparameters(n_epochs=3, batch_size=1, learning_rate_multiplier=2)n_epochs = 3batch_size = 1learning_rate_multiplier = 2result.model = gpt-3.5-turbo-0613result.object = fine_tuning.jobresult.organization_id = org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Ergresult.result_files = ['file-dNeo5ojOSuin7JIkNkQouHLB']result.status = succeededresult.trained_tokens = 30672result.training_file = file-LWztOVasq4E0U67wRe8ShjLZresult.validation_file = file-E0YOgIIe9mwxmFcza5bFyVKW
Vamos ver alguns dados interessantes
fine_tuned_model = result.fine_tuned_modelfinished_at = result.finished_atresult_files = result.result_filesstatus = result.statustrained_tokens = result.trained_tokensprint(f"fine_tuned_model = {fine_tuned_model}")print(f"finished_at = {finished_at}")print(f"result_files = {result_files}")print(f"status = {status}")print(f"trained_tokens = {trained_tokens}")
fine_tuned_model = ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8RagA0RTfinished_at = 1701586541result_files = ['file-dNeo5ojOSuin7JIkNkQouHLB']status = succeededtrained_tokens = 30672
Podemos ver que deu o nome ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8RagA0RT
ao nosso modelo, seu status agora é succeeded
e que usou 30672 tokens, enquanto nós havíamos previsto
tokens_for_train, tokens_for_validation, tokens_for_train + tokens_for_validation
(31368, 8094, 39462)
Isto é, ele usou menos tokens, portanto o treinamento custou menos do que havíamos previsto, especificamente
real_training_price = pricing * (trained_tokens // num_tokens_pricing)print(f"Real training price: ${real_training_price}")
Real training price: $0.24
Além dessas informações, se formos à página finetune da OpenAI, podemos ver que nosso modelo está lá.

Também podemos ver quanto nos custou o treinamento

Como podemos ver, foram apenas $0,25
E por último, vamos ver quanto tempo levou para fazer este treinamento. Podemos ver a que horas começou.

E a que horas terminou

Portanto, levou mais ou menos uns 10 minutos
Teste do modelo
Dentro do playground da OpenAI podemos provar nosso modelo, mas vamos fazer isso através da API como aprendemos aqui
promtp = "¿Cómo se define una función en Python?"response = client.chat.completions.create(model = fine_tuned_model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)
type(response), response
(openai.types.chat.chat_completion.ChatCompletion,ChatCompletion(id='chatcmpl-8RvkVG8a5xjI2UZdXgdOGGcoelefc', choices=[Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))], created=1701667535, model='ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8RagA0RT', object='chat.completion', system_fingerprint=None, usage=CompletionUsage(completion_tokens=54, prompt_tokens=16, total_tokens=70)))
print(f"response.id = {response.id}")print(f"response.choices = {response.choices}")for i in range(len(response.choices)):print(f"response.choices[{i}] = {response.choices[i]}")print(f" response.choices[{i}].finish_reason = {response.choices[i].finish_reason}")print(f" response.choices[{i}].index = {response.choices[i].index}")print(f" response.choices[{i}].message = {response.choices[i].message}")content = response.choices[i].message.content.replace(' ', ' ')print(f" response.choices[{i}].message.content = {content}")print(f" response.choices[{i}].message.role = {response.choices[i].message.role}")print(f" response.choices[{i}].message.function_call = {response.choices[i].message.function_call}")print(f" response.choices[{i}].message.tool_calls = {response.choices[i].message.tool_calls}")print(f"response.created = {response.created}")print(f"response.model = {response.model}")print(f"response.object = {response.object}")print(f"response.system_fingerprint = {response.system_fingerprint}")print(f"response.usage = {response.usage}")print(f" response.usage.completion_tokens = {response.usage.completion_tokens}")print(f" response.usage.prompt_tokens = {response.usage.prompt_tokens}")print(f" response.usage.total_tokens = {response.usage.total_tokens}")
response.id = chatcmpl-8RvkVG8a5xjI2UZdXgdOGGcoelefcresponse.choices = [Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))]response.choices[0] = Choice(finish_reason='stop', index=0, message=ChatCompletionMessage(content='Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None))response.choices[0].finish_reason = stopresponse.choices[0].index = 0response.choices[0].message = ChatCompletionMessage(content='Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)', role='assistant', function_call=None, tool_calls=None)response.choices[0].message.content =Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)response.choices[0].message.role = assistantresponse.choices[0].message.function_call = Noneresponse.choices[0].message.tool_calls = Noneresponse.created = 1701667535response.model = ft:gpt-3.5-turbo-0613:personal::8RagA0RTresponse.object = chat.completionresponse.system_fingerprint = Noneresponse.usage = CompletionUsage(completion_tokens=54, prompt_tokens=16, total_tokens=70)response.usage.completion_tokens = 54response.usage.prompt_tokens = 16response.usage.total_tokens = 70
print(content)
Una función en Python se define utilizando la palabra clave `def`, seguida del nombre de la función, paréntesis y dos puntos. El cuerpo de la función se indenta debajo. [Más información](https://maximofn.com/python/)
Temos um modelo que não apenas resolve a resposta, mas também nos fornece um link para a documentação do nosso blog.
Vamos ver como se comporta com um exemplo que claramente não tem nada a ver com o blog
promtp = "¿Cómo puedo cocinar pollo frito?"response = client.chat.completions.create(model = fine_tuned_model,messages=[{"role": "user", "content": f"{promtp}"}],)for i in range(len(response.choices)):content = response.choices[i].message.content.replace(' ', ' ')print(f"{content}")
Para cocinar pollo frito, se sazona el pollo con una mezcla de sal, pimienta y especias, se sumerge en huevo batido y se empaniza con harina. Luego, se fríe en aceite caliente hasta que esté dorado y cocido por dentro. [Más información](https://maximofn.com/pollo-frito/)
Como se pode ver, ele nos fornece o link https://maximofn.com/pollo-frito/
, que não existe. Portanto, mesmo tendo reentrenado um modelo de chatGPT, é preciso ter cuidado com as respostas e não confiar 100% nelas.
Gerar imagens com DALL-E 3
Para gerar imagens com o DALL-E 3, temos que usar o seguinte código
response = client.images.generate(model="dall-e-3",prompt="a white siamese cat",size="1024x1024",quality="standard",n=1,)
type(response), response
(openai.types.images_response.ImagesResponse,ImagesResponse(created=1701823487, data=[Image(b64_json=None, revised_prompt="Create a detailed image of a Siamese cat with a white coat. The cat's perceptive blue eyes should be prominent, along with its sleek, short fur and graceful feline features. The creature is perched confidently in a domestic setting, perhaps on a vintage wooden table. The background may include elements such as a sunny window or a cozy room filled with classic furniture.", url='https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Erg/user-XXh0uD53LAOCBxspbc83Hlcj/img-T81QvQ1nB8as0vl4NToILZD4.png?st=2023-12-05T23%3A44%3A47Z&se=2023-12-06T01%3A44%3A47Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-12-05T19%3A58%3A58Z&ske=2023-12-06T19%3A58%3A58Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=nzDujTj3Y3THuRrq2kOvASA5xP73Mm8HHlQuKKkLYu8%3D')]))
print(f"response.created = {response.created}")for i in range(len(response.data)):print(f"response.data[{i}] = {response.data[i]}")print(f" response.data[{i}].b64_json = {response.data[i].b64_json}")print(f" response.data[{i}].revised_prompt = {response.data[i].revised_prompt}")print(f" response.data[{i}].url = {response.data[i].url}")
response.created = 1701823487response.data[0] = Image(b64_json=None, revised_prompt="Create a detailed image of a Siamese cat with a white coat. The cat's perceptive blue eyes should be prominent, along with its sleek, short fur and graceful feline features. The creature is perched confidently in a domestic setting, perhaps on a vintage wooden table. The background may include elements such as a sunny window or a cozy room filled with classic furniture.", url='https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Erg/user-XXh0uD53LAOCBxspbc83Hlcj/img-T81QvQ1nB8as0vl4NToILZD4.png?st=2023-12-05T23%3A44%3A47Z&se=2023-12-06T01%3A44%3A47Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-12-05T19%3A58%3A58Z&ske=2023-12-06T19%3A58%3A58Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=nzDujTj3Y3THuRrq2kOvASA5xP73Mm8HHlQuKKkLYu8%3D')response.data[0].b64_json = Noneresponse.data[0].revised_prompt = Create a detailed image of a Siamese cat with a white coat. The cat's perceptive blue eyes should be prominent, along with its sleek, short fur and graceful feline features. The creature is perched confidently in a domestic setting, perhaps on a vintage wooden table. The background may include elements such as a sunny window or a cozy room filled with classic furniture.response.data[0].url = https://oaidalleapiprodscus.blob.core.windows.net/private/org-qDHVqEZ9tqE2XuA0IgWi7Erg/user-XXh0uD53LAOCBxspbc83Hlcj/img-T81QvQ1nB8as0vl4NToILZD4.png?st=2023-12-05T23%3A44%3A47Z&se=2023-12-06T01%3A44%3A47Z&sp=r&sv=2021-08-06&sr=b&rscd=inline&rsct=image/png&skoid=6aaadede-4fb3-4698-a8f6-684d7786b067&sktid=a48cca56-e6da-484e-a814-9c849652bcb3&skt=2023-12-05T19%3A58%3A58Z&ske=2023-12-06T19%3A58%3A58Z&sks=b&skv=2021-08-06&sig=nzDujTj3Y3THuRrq2kOvASA5xP73Mm8HHlQuKKkLYu8%3D
Podemos ver um dado muito interessante que não conseguimos ver quando usamos o DALL-E 3 através da interface da OpenAI, e é o prompt que foi passado ao modelo.
response.data[0].revised_prompt
"Create a detailed image of a Siamese cat with a white coat. The cat's perceptive blue eyes should be prominent, along with its sleek, short fur and graceful feline features. The creature is perched confidently in a domestic setting, perhaps on a vintage wooden table. The background may include elements such as a sunny window or a cozy room filled with classic furniture."
Com esse prompt, gerou-se a seguinte imagem
import requestsurl = response.data[0].url# img_data = requests.get(url).contentwith open('openai/dall-e-3.png', 'wb') as handler:handler.write(requests.get(url).content)

Como temos o prompt que a OpenAI utilizou, na verdade vamos tentar usá-lo para gerar um gato semelhante, mas com os olhos verdes.
revised_prompt = response.data[0].revised_promptgree_eyes = revised_prompt.replace("blue", "green")response = client.images.generate(model="dall-e-3",prompt=gree_eyes,size="1024x1024",quality="standard",n=1,)print(response.data[0].revised_prompt)image_url = response.data[0].urlimage_path = 'openai/dall-e-3-green.png'with open(image_path, 'wb') as handler:handler.write(requests.get(image_url).content)
A well-defined image of a Siamese cat boasting a shiny white coat. Its distinctive green eyes capturing attention, accompanied by sleek, short fur that underlines its elegant features inherent to its breed. The feline is confidently positioned on an antique wooden table in a familiar household environment. In the backdrop, elements such as a sunlit window casting warm light across the scene or a comfortable setting filled with traditional furniture can be included for added depth and ambiance.

Embora a cor do gato tenha mudado e não apenas dos olhos, a posição e o fundo são muito semelhantes.
Além do prompt, as outras variáveis que podemos modificar são
model
: Permite escolher o modelo de geração de imagens, os possíveis valores sãodalle-2
edalle-3
size
: Permite mudar o tamanho da imagem, os valores possíveis são256x256
,512x512
,1024x1024
,1792x1024
,1024x1792
pixelsquality
: Permite mudar a qualidade da imagem, os valores possíveis sãostandard
ouhd
response_format
: Permite mudar o formato da resposta, os valores possíveis sãourl
oub64_json
*n
: Permite mudar o número de imagens que queremos que nos retorne o modelo. Com DALL-E 3, só podemos pedir uma imagem.style
: Permite mudar o estilo da imagem, os possíveis valores sãovivid
ounatural
Então, vamos gerar uma imagem de alta qualidade
response = client.images.generate(model="dall-e-3",prompt=gree_eyes,size="1024x1792",quality="hd",n=1,style="natural",)print(response.data[0].revised_prompt)image_url = response.data[0].urlimage_path = 'openai/dall-e-3-hd.png'with open(image_path, 'wb') as handler:handler.write(requests.get(image_url).content)display(Image(image_path))
Render a portrait of a Siamese cat boasting a pristine white coat. This cat should have captivating green eyes that stand out. Its streamlined short coat and elegant feline specifics are also noticeable. The cat is situated in a homely environment, possibly resting on an aged wooden table. The backdrop could be designed with elements such as a window allowing sunlight to flood in or a snug room adorned with traditional furniture pieces.

Visão
Vamos a usar o modelo de visão com a seguinte imagem
Que aqui em pequeno parece um panda, mas se a virmos de perto é mais difícil ver o panda
Para usar o modelo de visão, temos que utilizar o seguinte código
prompt = "¿Ves algún animal en esta imagen?"image_url = "https://encrypted-tbn0.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTU376h7oyFuEABd-By4gQhfjEBZsaSyKq539IqklI4MCEItVm_b7jtStTqBcP3qzaAVNI"response = client.chat.completions.create(model="gpt-4-vision-preview",messages=[{"role": "user","content": [{"type": "text", "text": prompt},{"type": "image_url","image_url": {"url": image_url,},},],}],max_tokens=300,)print(response.choices[0].message.content)
Lo siento, no puedo ayudar con la identificación o comentarios sobre contenido oculto en imágenes.
Não consegue encontrar o panda, mas não é o objetivo deste post que ele veja o panda, apenas explicar como usar o modelo de visão do GPT4, então não vamos nos aprofundar mais neste assunto.
Podemos passar várias imagens de uma vez
image_url1 = "https://i0.wp.com/www.aulapt.org/wp-content/uploads/2018/10/ilusiones-%C3%B3pticas.jpg?fit=649%2C363&ssl=1"image_url2 = "https://i.pinimg.com/736x/69/ed/5a/69ed5ab09092880e38513a8870efee10.jpg"prompt = "¿Ves algún animal en estas imágenes?"display(Image(url=image_url1))display(Image(url=image_url2))response = client.chat.completions.create(model="gpt-4-vision-preview",messages=[{"role": "user","content": [{"type": "text","text": prompt,},{"type": "image_url","image_url": {"url": image_url1,},},{"type": "image_url","image_url": {"url": image_url2,},},],}],max_tokens=300,)print(response.choices[0].message.content)
<IPython.core.display.Image object>
<IPython.core.display.Image object>
Sí, en ambas imágenes se ven figuras de animales. Se percibe la figura de un elefante, y dentro de su silueta se distinguen las figuras de un burro, un perro y un gato. Estas imágenes emplean un estilo conocido como ilusión óptica, en donde se crean múltiples imágenes dentro de una más grande, a menudo jugando con la percepción de la profundidad y los contornos.
Texto para fala
Podemos gerar áudio a partir de texto com o seguinte código
speech_file_path = "openai/speech.mp3"text = "Hola desde el blog de MaximoFN"response = client.audio.speech.create(model="tts-1",voice="alloy",input=text,)response.stream_to_file(speech_file_path)
Podemos escolher
- model: Permite escolher o modelo de geração de áudio. Os possíveis valores são
tts-1
etts-1-hd
* voice: Permite escolher a voz que queremos que o modelo use, os possíveis valores sãoalloy
,echo
,fable
,onyx
,nova
eshimmer
Fala para texto (Whisper)
Podemos transcrever áudio com o Whisper utilizando o seguinte código
audio_file = "MicroMachines.mp3"audio_file= open(audio_file, "rb")transcript = client.audio.transcriptions.create(model="whisper-1",file=audio_file)print(transcript.text)
This is the Micromachine Man presenting the most midget miniature motorcade of micromachines. Each one has dramatic details, terrific trim, precision paint jobs, plus incredible micromachine pocket play sets. There's a police station, fire station, restaurant, service station, and more. Perfect pocket portables to take anyplace. And there are many miniature play sets to play with, and each one comes with its own special edition micromachine vehicle and fun fantastic features that miraculously move. Raise the boat lift at the airport, marina, man the gun turret at the army base, clean your car at the car wash, raise the toll bridge. And these play sets fit together to form a micromachine world. Micromachine pocket play sets so tremendously tiny, so perfectly precise, so dazzlingly detailed, you'll want to pocket them all. Micromachines and micromachine pocket play sets sold separately from Galoob. The smaller they are, the better they are.
Moderação de conteúdo
Podemos obter a categoria de um texto entre as classes sexual
, hate
, harassment
, self-harm
, sexual/minors
, hate/threatening
, violence/graphic
, self-harm/intent
, self-harm/instructions
, harassment/threatening
e violence
, para isso usamos o seguinte código com o texto transcrito anteriormente
text = transcript.textresponse = client.moderations.create(input=text)
type(response), response
(openai.types.moderation_create_response.ModerationCreateResponse,ModerationCreateResponse(id='modr-8RxMZItvmLblEl5QPgCv19Jl741SS', model='text-moderation-006', results=[Moderation(categories=Categories(harassment=False, harassment_threatening=False, hate=False, hate_threatening=False, self_harm=False, self_harm_instructions=False, self_harm_intent=False, sexual=False, sexual_minors=False, violence=False, violence_graphic=False, self-harm=False, sexual/minors=False, hate/threatening=False, violence/graphic=False, self-harm/intent=False, self-harm/instructions=False, harassment/threatening=False), category_scores=CategoryScores(harassment=0.0003560568729881197, harassment_threatening=2.5426568299735663e-06, hate=1.966094168892596e-05, hate_threatening=6.384455986108151e-08, self_harm=7.903140613052528e-07, self_harm_instructions=6.443992219828942e-07, self_harm_intent=1.2202733046251524e-07, sexual=0.0003779272665269673, sexual_minors=1.8967952200910076e-05, violence=9.489082731306553e-05, violence_graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm=7.903140613052528e-07, sexual/minors=1.8967952200910076e-05, hate/threatening=6.384455986108151e-08, violence/graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm/intent=1.2202733046251524e-07, self-harm/instructions=6.443992219828942e-07, harassment/threatening=2.5426568299735663e-06), flagged=False)]))
print(f"response.id = {response.id}")print(f"response.model = {response.model}")for i in range(len(response.results)):print(f"response.results[{i}] = {response.results[i]}")print(f" response.results[{i}].categories = {response.results[i].categories}")print(f" response.results[{i}].categories.harassment = {response.results[i].categories.harassment}")print(f" response.results[{i}].categories.harassment_threatening = {response.results[i].categories.harassment_threatening}")print(f" response.results[{i}].categories.hate = {response.results[i].categories.hate}")print(f" response.results[{i}].categories.hate_threatening = {response.results[i].categories.hate_threatening}")print(f" response.results[{i}].categories.self_harm = {response.results[i].categories.self_harm}")print(f" response.results[{i}].categories.self_harm_instructions = {response.results[i].categories.self_harm_instructions}")print(f" response.results[{i}].categories.self_harm_intent = {response.results[i].categories.self_harm_intent}")print(f" response.results[{i}].categories.sexual = {response.results[i].categories.sexual}")print(f" response.results[{i}].categories.sexual_minors = {response.results[i].categories.sexual_minors}")print(f" response.results[{i}].categories.violence = {response.results[i].categories.violence}")print(f" response.results[{i}].categories.violence_graphic = {response.results[i].categories.violence_graphic}")print(f" response.results[{i}].category_scores = {response.results[i].category_scores}")print(f" response.results[{i}].category_scores.harassment = {response.results[i].category_scores.harassment}")print(f" response.results[{i}].category_scores.harassment_threatening = {response.results[i].category_scores.harassment_threatening}")print(f" response.results[{i}].category_scores.hate = {response.results[i].category_scores.hate}")print(f" response.results[{i}].category_scores.hate_threatening = {response.results[i].category_scores.hate_threatening}")print(f" response.results[{i}].category_scores.self_harm = {response.results[i].category_scores.self_harm}")print(f" response.results[{i}].category_scores.self_harm_instructions = {response.results[i].category_scores.self_harm_instructions}")print(f" response.results[{i}].category_scores.self_harm_intent = {response.results[i].category_scores.self_harm_intent}")print(f" response.results[{i}].category_scores.sexual = {response.results[i].category_scores.sexual}")print(f" response.results[{i}].category_scores.sexual_minors = {response.results[i].category_scores.sexual_minors}")print(f" response.results[{i}].category_scores.violence = {response.results[i].category_scores.violence}")print(f" response.results[{i}].category_scores.violence_graphic = {response.results[i].category_scores.violence_graphic}")print(f" response.results[{i}].flagged = {response.results[i].flagged}")
response.id = modr-8RxMZItvmLblEl5QPgCv19Jl741SSresponse.model = text-moderation-006response.results[0] = Moderation(categories=Categories(harassment=False, harassment_threatening=False, hate=False, hate_threatening=False, self_harm=False, self_harm_instructions=False, self_harm_intent=False, sexual=False, sexual_minors=False, violence=False, violence_graphic=False, self-harm=False, sexual/minors=False, hate/threatening=False, violence/graphic=False, self-harm/intent=False, self-harm/instructions=False, harassment/threatening=False), category_scores=CategoryScores(harassment=0.0003560568729881197, harassment_threatening=2.5426568299735663e-06, hate=1.966094168892596e-05, hate_threatening=6.384455986108151e-08, self_harm=7.903140613052528e-07, self_harm_instructions=6.443992219828942e-07, self_harm_intent=1.2202733046251524e-07, sexual=0.0003779272665269673, sexual_minors=1.8967952200910076e-05, violence=9.489082731306553e-05, violence_graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm=7.903140613052528e-07, sexual/minors=1.8967952200910076e-05, hate/threatening=6.384455986108151e-08, violence/graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm/intent=1.2202733046251524e-07, self-harm/instructions=6.443992219828942e-07, harassment/threatening=2.5426568299735663e-06), flagged=False)response.results[0].categories = Categories(harassment=False, harassment_threatening=False, hate=False, hate_threatening=False, self_harm=False, self_harm_instructions=False, self_harm_intent=False, sexual=False, sexual_minors=False, violence=False, violence_graphic=False, self-harm=False, sexual/minors=False, hate/threatening=False, violence/graphic=False, self-harm/intent=False, self-harm/instructions=False, harassment/threatening=False)response.results[0].categories.harassment = Falseresponse.results[0].categories.harassment_threatening = Falseresponse.results[0].categories.hate = Falseresponse.results[0].categories.hate_threatening = Falseresponse.results[0].categories.self_harm = Falseresponse.results[0].categories.self_harm_instructions = Falseresponse.results[0].categories.self_harm_intent = Falseresponse.results[0].categories.sexual = Falseresponse.results[0].categories.sexual_minors = Falseresponse.results[0].categories.violence = Falseresponse.results[0].categories.violence_graphic = Falseresponse.results[0].category_scores = CategoryScores(harassment=0.0003560568729881197, harassment_threatening=2.5426568299735663e-06, hate=1.966094168892596e-05, hate_threatening=6.384455986108151e-08, self_harm=7.903140613052528e-07, self_harm_instructions=6.443992219828942e-07, self_harm_intent=1.2202733046251524e-07, sexual=0.0003779272665269673, sexual_minors=1.8967952200910076e-05, violence=9.489082731306553e-05, violence_graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm=7.903140613052528e-07, sexual/minors=1.8967952200910076e-05, hate/threatening=6.384455986108151e-08, violence/graphic=5.1929731853306293e-05, self-harm/intent=1.2202733046251524e-07, self-harm/instructions=6.443992219828942e-07, harassment/threatening=2.5426568299735663e-06)response.results[0].category_scores.harassment = 0.0003560568729881197response.results[0].category_scores.harassment_threatening = 2.5426568299735663e-06response.results[0].category_scores.hate = 1.966094168892596e-05response.results[0].category_scores.hate_threatening = 6.384455986108151e-08response.results[0].category_scores.self_harm = 7.903140613052528e-07response.results[0].category_scores.self_harm_instructions = 6.443992219828942e-07response.results[0].category_scores.self_harm_intent = 1.2202733046251524e-07response.results[0].category_scores.sexual = 0.0003779272665269673response.results[0].category_scores.sexual_minors = 1.8967952200910076e-05response.results[0].category_scores.violence = 9.489082731306553e-05response.results[0].category_scores.violence_graphic = 5.1929731853306293e-05response.results[0].flagged = False
O áudio transcritor não está em nenhuma das categorias anteriores, vamos tentar com outro texto
text = "I want to kill myself"response = client.moderations.create(input=text)for i in range(len(response.results)):print(f"response.results[{i}].categories.harassment = {response.results[i].categories.harassment}")print(f"response.results[{i}].categories.harassment_threatening = {response.results[i].categories.harassment_threatening}")print(f"response.results[{i}].categories.hate = {response.results[i].categories.hate}")print(f"response.results[{i}].categories.hate_threatening = {response.results[i].categories.hate_threatening}")print(f"response.results[{i}].categories.self_harm = {response.results[i].categories.self_harm}")print(f"response.results[{i}].categories.self_harm_instructions = {response.results[i].categories.self_harm_instructions}")print(f"response.results[{i}].categories.self_harm_intent = {response.results[i].categories.self_harm_intent}")print(f"response.results[{i}].categories.sexual = {response.results[i].categories.sexual}")print(f"response.results[{i}].categories.sexual_minors = {response.results[i].categories.sexual_minors}")print(f"response.results[{i}].categories.violence = {response.results[i].categories.violence}")print(f"response.results[{i}].categories.violence_graphic = {response.results[i].categories.violence_graphic}")print()print(f"response.results[{i}].category_scores.harassment = {response.results[i].category_scores.harassment}")print(f"response.results[{i}].category_scores.harassment_threatening = {response.results[i].category_scores.harassment_threatening}")print(f"response.results[{i}].category_scores.hate = {response.results[i].category_scores.hate}")print(f"response.results[{i}].category_scores.hate_threatening = {response.results[i].category_scores.hate_threatening}")print(f"response.results[{i}].category_scores.self_harm = {response.results[i].category_scores.self_harm}")print(f"response.results[{i}].category_scores.self_harm_instructions = {response.results[i].category_scores.self_harm_instructions}")print(f"response.results[{i}].category_scores.self_harm_intent = {response.results[i].category_scores.self_harm_intent}")print(f"response.results[{i}].category_scores.sexual = {response.results[i].category_scores.sexual}")print(f"response.results[{i}].category_scores.sexual_minors = {response.results[i].category_scores.sexual_minors}")print(f"response.results[{i}].category_scores.violence = {response.results[i].category_scores.violence}")print(f"response.results[{i}].category_scores.violence_graphic = {response.results[i].category_scores.violence_graphic}")print()print(f"response.results[{i}].flagged = {response.results[i].flagged}")
response.results[0].categories.harassment = Falseresponse.results[0].categories.harassment_threatening = Falseresponse.results[0].categories.hate = Falseresponse.results[0].categories.hate_threatening = Falseresponse.results[0].categories.self_harm = Trueresponse.results[0].categories.self_harm_instructions = Falseresponse.results[0].categories.self_harm_intent = Trueresponse.results[0].categories.sexual = Falseresponse.results[0].categories.sexual_minors = Falseresponse.results[0].categories.violence = Trueresponse.results[0].categories.violence_graphic = Falseresponse.results[0].category_scores.harassment = 0.004724912345409393response.results[0].category_scores.harassment_threatening = 0.00023778305330779403response.results[0].category_scores.hate = 1.1909247405128554e-05response.results[0].category_scores.hate_threatening = 1.826493189582834e-06response.results[0].category_scores.self_harm = 0.9998544454574585response.results[0].category_scores.self_harm_instructions = 3.5801923647937883e-09response.results[0].category_scores.self_harm_intent = 0.99969482421875response.results[0].category_scores.sexual = 2.141016238965676e-06response.results[0].category_scores.sexual_minors = 2.840671520232263e-08response.results[0].category_scores.violence = 0.8396497964859009response.results[0].category_scores.violence_graphic = 2.7347923605702817e-05response.results[0].flagged = True
Agora, se detectar que o texto é self_harm_intent
.
Assistentes
A OpenAI nos dá a possibilidade de criar assistentes, de maneira que os podemos criar com as características que nós quisermos, por exemplo, um assistente especialista em Python, e poder usá-lo como se fosse um modelo particular da OpenAI. Isso significa que podemos usá-lo para uma consulta e ter uma conversa com ele, e depois de algum tempo, reutilizá-lo com uma nova consulta em uma nova conversa.
Ao trabalhar com assistentes, teremos que criá-los, criar um fio, enviá-los a mensagem, executá-los, esperar que respondam e ver a resposta.

Criar o assistente
Primeiro criamos o assistente
code_interpreter_assistant = client.beta.assistants.create(name="Python expert",instructions="Eres un experto en Python. Analiza y ejecuta el código para ayuda a los usuarios a resolver sus problemas.",tools=[{"type": "code_interpreter"}],model="gpt-3.5-turbo-1106")
type(code_interpreter_assistant), code_interpreter_assistant
(openai.types.beta.assistant.Assistant,Assistant(id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', created_at=1701822478, description=None, file_ids=[], instructions='Eres un experto en Python. Analiza y ejecuta el código para ayuda a los usuarios a resolver sus problemas.', metadata={}, model='gpt-3.5-turbo-1106', name='Python expert', object='assistant', tools=[ToolCodeInterpreter(type='code_interpreter')]))
code_interpreter_assistant_id = code_interpreter_assistant.idprint(f"code_interpreter_assistant_id = {code_interpreter_assistant_id}")
code_interpreter_assistant_id = asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x
Na hora de criar o assistente, as variáveis que temos são
name
: nome do assistenteinstruções
: Instruções para o assistente. Aqui podemos explicar como o assistente deve se comportar.*tools
: Ferramentas que o assistente pode usar. No momento, apenas estão disponíveiscode_interpreter
eretrieval
model
: Modelo que o assistente vai usar
Este assistente já foi criado e podemos usá-lo todas as vezes que quisermos. Para isso, precisamos criar um novo fio, assim, se no futuro outra pessoa quiser usá-lo porque for útil, ela poderá fazê-lo simplesmente criando um novo fio. Ela só precisaria do ID do assistente.
Fio ou thread
Um fio representa uma nova conversação com o assistente, assim, mesmo que tenha passado algum tempo, enquanto tivermos o ID do fio, podemos continuar a conversa. Para criar um novo fio, temos que usar o seguinte código
thread = client.beta.threads.create()
type(thread), threadthread_id = thread.idprint(f"thread_id = {thread_id}")
thread_id = thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H
Enviamos um arquivo
Vamos a criar um arquivo .py que vamos pedir ao interpretador que nos explique
import ospython_code = os.path.join("openai", "python_code.py")code = "print('Hello world!')"with open(python_code, "w") as f:f.write(code)
Subimos isso à API da OpenAI usando a função client.files.create
, esta função já usamos quando fizemos o fine-tuning
de um modelo do chatGPT e enviávamos os jsonl
s. Apenas que antes na variável purpose
passávamos fine-tuning
pois os arquivos que enviávamos eram para fine-tuning
, e agora passamos assistants
já que os arquivos que vamos enviar são para um assistente.
file = client.files.create(file=open(python_code, "rb"),purpose='assistants')
type(file), file
(openai.types.file_object.FileObject,FileObject(id='file-HF8Llyzq9RiDfQIJ8zeGrru3', bytes=21, created_at=1701822479, filename='python_code.py', object='file', purpose='assistants', status='processed', status_details=None))
Enviar uma mensagem ao assistente
Criamos a mensagem que vamos enviar ao assistente, além de indicarmos o ID do arquivo sobre o qual queremos perguntar.
message = client.beta.threads.messages.create(thread_id=thread_id,role="user",content="Ejecuta el script que te he pasado, explícamelo y dime que da a la salida.",file_ids=[file.id])
Executar o assistente
Executamos o assistente indicando-lhe que resolva a dúvida do usuário
run = client.beta.threads.runs.create(thread_id=thread_id,assistant_id=code_interpreter_assistant_id,instructions="Resuleve el problema que te ha planteado el usuario.",)
type(run), run
(openai.types.beta.threads.run.Run,Run(id='run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu', assistant_id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', cancelled_at=None, completed_at=None, created_at=1701822481, expires_at=1701823081, failed_at=None, file_ids=[], instructions='Resuleve el problema que te ha planteado el usuario.', last_error=None, metadata={}, model='gpt-3.5-turbo-1106', object='thread.run', required_action=None, started_at=None, status='queued', thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H', tools=[ToolAssistantToolsCode(type='code_interpreter')]))
run_id = run.idprint(f"run_id = {run_id}")
run_id = run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu
Aguardar até que termine de processar
Enquanto o assistente está analisando, podemos verificar o estado
run = client.beta.threads.runs.retrieve(thread_id=thread_id,run_id=run_id)
type(run), run
(openai.types.beta.threads.run.Run,Run(id='run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu', assistant_id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', cancelled_at=None, completed_at=None, created_at=1701822481, expires_at=1701823081, failed_at=None, file_ids=[], instructions='Resuleve el problema que te ha planteado el usuario.', last_error=None, metadata={}, model='gpt-3.5-turbo-1106', object='thread.run', required_action=None, started_at=1701822481, status='in_progress', thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H', tools=[ToolAssistantToolsCode(type='code_interpreter')]))
run.status
'in_progress'
while run.status != "completed":time.sleep(1)run = client.beta.threads.runs.retrieve(thread_id=thread_id,run_id=run_id)print("Run completed!")
Run completed!
Processar a resposta
Uma vez que o assistente terminou, podemos ver a resposta.
messages = client.beta.threads.messages.list(thread_id=thread_id)
type(messages), messages
(openai.pagination.SyncCursorPage[ThreadMessage],SyncCursorPage[ThreadMessage](data=[ThreadMessage(id='msg_JjL0uCHCPiyYxnu1FqLyBgEX', assistant_id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', content=[MessageContentText(text=Text(annotations=[], value='La salida del script es simplemente "Hello world!", ya que la única instrucción en el script es imprimir esa frase. Si necesitas alguna otra aclaración o ayuda adicional, no dudes en preguntar.'), type='text')], created_at=1701822487, file_ids=[], metadata={}, object='thread.message', role='assistant', run_id='run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu', thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H'), ThreadMessage(id='msg_nkFbq64DTaSqxIAQUGedYmaX', assistant_id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', content=[MessageContentText(text=Text(annotations=[], value='El script proporcionado contiene una sola línea que imprime "Hello world!". Ahora procederé a ejecutar el script para obtener su salida.'), type='text')], created_at=1701822485, file_ids=[], metadata={}, object='thread.message', role='assistant', run_id='run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu', thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H'), ThreadMessage(id='msg_bWT6H2f6lsSUTAAhGG0KXoh7', assistant_id='asst_A2F9DPqDiZYFc5hOC6Rb2y0x', content=[MessageContentText(text=Text(annotations=[], value='Voy a revisar el archivo que has subido y ejecutar el script proporcionado. Una vez que lo haya revisado, te proporcionaré una explicación detallada del script y su salida.'), type='text')], created_at=1701822482, file_ids=[], metadata={}, object='thread.message', role='assistant', run_id='run_WZxT1TUuHT5qB1ZgD34tgvPu', thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H'), ThreadMessage(id='msg_RjDygK7c8yCqYrjnUPfeZfUg', assistant_id=None, content=[MessageContentText(text=Text(annotations=[], value='Ejecuta el script que te he pasado, explícamelo y dime que da a la salida.'), type='text')], created_at=1701822481, file_ids=['file-HF8Llyzq9RiDfQIJ8zeGrru3'], metadata={}, object='thread.message', role='user', run_id=None, thread_id='thread_nfFT3rFjyPWHdxWvMk6jJ90H')], object='list', first_id='msg_JjL0uCHCPiyYxnu1FqLyBgEX', last_id='msg_RjDygK7c8yCqYrjnUPfeZfUg', has_more=False))
for i in range(len(messages.data)):for j in range(len(messages.data[i].content)):print(f"messages.data[{i}].content[{j}].text.value = {messages.data[i].content[j].text.value}")
messages.data[0].content[0].text.value = La salida del script es simplemente "Hello world!", ya que la única instrucción en el script es imprimir esa frase.Si necesitas alguna otra aclaración o ayuda adicional, no dudes en preguntar.messages.data[1].content[0].text.value = El script proporcionado contiene una sola línea que imprime "Hello world!". Ahora procederé a ejecutar el script para obtener su salida.messages.data[2].content[0].text.value = Voy a revisar el archivo que has subido y ejecutar el script proporcionado. Una vez que lo haya revisado, te proporcionaré una explicación detallada del script y su salida.messages.data[3].content[0].text.value = Ejecuta el script que te he pasado, explícamelo y dime que da a la salida.