Chat GPT API 사용법

챗GPT API란?

-OpenAI에서 제공하는 새로운 인공지능 언어 모델인 GPT의 기능을 API 형태로 외부에 공개하여 개발자들이 API형식으로 간편하게 서비스에 활용할 수 있도록한 것입니다. 이 API를 사용하면 사용자의 입력에 따라 적절한 응답을 자연어 형태로 반환하여 문장생성, 번역, 요약등의 다양한 언어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.

 

챗GPT API 종류

• GPT-3.5-turbo
  -API를 제공하는 GPT 모델중에선 가장 최신의 모델입니다. 이 모델은 그전의 GPT3와는 다르게 좀더 언어 처리능력이 발전하였고, 특히 전모델에 비해 대화를 자연스럽게 이어나갈 수 있다는 특징이 있습니다.
  
  
• FINE-TUNING MODEL
  -이 모델들은 커스터마이징을 할 수 있는 모델들입니다. GPT의 기본적인 능력은 가지고있으며 여기서 개인의 목적에맞게 GPT를 추가학습을 시켜 성능향상을 시킬 수 있습니다. 이모델에서 Ada , Babbage , Curie , Davinci 모델이 있는데  ADA모델은 가장 가격이 낮은 모델, Davinci는 가장 성능이 좋은 모델입니다.

 

 

 

GPT API 모델 사용하기

 

 

먼저 ,OPENAI 홈페이지로 가서 로그인을 합니다.

https://platform.openai.com/

OpenAI API

 

 

로그인을 한후 맨오른쪽 상단을 클릭한후 View API keys에 들어갑니다.

 

 

 

API keys 페이지 에서 중간에 있는 Create new secret key를 클릭합니다.

 

 

 

API의 이름을 입력하고 Create secret key를 누르면 API키가 생성이 됩니다.

 

 

 

이 API키를 이용해 챗GPT API를 활용할 수 있으니 이 것은 개인적으로 저장해 두시길 바랍니다. 타인에게 공유되면 보안이 위험해질 수도 있으니 주의하세요.

 

 

이제 이 API키를 이용해 사용을 할 차례입니다. 우선 이 API는 파이썬환경에서 사용을 할것입니다. 파이썬은 당연히 설치가 되어있어야합니다.
추가적으로 openai 라이브러리를 설치해야합니다.

pip install openai // openai 라이브러리 설치

 

 

이제 파이썬 파일을 하나 만든 후 해당 코드를 입력해주세요

 

 

import openai

API_KEY = '개인 API 키를 입력'

openai.api_key = API_KEY

while (True):

    prompt=input("질문을 입력하세요 : ")

   

    response = openai.Completion.create(

    prompt = prompt,

    model = 'ada',

    max_tokens=500, #최대 token 숫자

    temperature=0.5, #응답의 다양성 조절 변수

    n=1, # 응답 개수

    stop=['---'] )

   

    print('\n'+response.choices[0].text.strip()+'\n')

 

우선 import openai를 하여 openai 라이브러리를 불러옵니다.

API_KEY는 아까 발급받은 개인 API키를 넣으시면됩니다.

 

그다음은 이제 질문을 계속해서 하고 답변받을 수 있는 코드입니다.

input을 이용해 질문을 입력하면, openai라이브러리의 create메서드를 호출하여 입력된 질문을 바탕으로 응답을 생성합니다.

model은 api 모델을 정합니다. 해당 코드에서는 ada모델을 사용하였습니다.
max_tokens, temperature,n, stop은 응답을 제어하기 위한 인자들인데
max_tokens는 응답의 최대 토큰 수를 제한합니다.
temperature은 응답의 다양성을 조절할 수 있는데 숫자가 커질수록 다양성이 늘어납니다.

n은 응답 개수나타내며 숫자가 늘어나면 응답의 개수도 늘어납니다.

stop은 응답종료 조건을 설정합니다.

이렇게 생성된 응답은 response 변수에 저장되며 choices 리스트안에 있는 test를 출력하여 생성된 응답을 볼 수 있습니다.

 

 

지금은 아예 학습이 안된 ada모델이라 사진과같이 전혀 엉뚱한 대답을 하는것을 볼 수있습니다.이는 파인튜닝을 통해 추가학습을 시켜 ada모델을 강화시킬 수 있습니다.