DataScience

파이썬으로 OpenAI GPT-3 사용하기

Pro.Dev 2024. 8. 1. 11:09
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비전공자를 위한 LLM 활용 예제: 파이썬으로 OpenAI GPT-3 사용하기

비전공자도 쉽게 활용할 수 있도록, 파이썬으로 간단한 LLM(Large Language Model) 사용 예제를 소개합니다. 이번 예제에서는 OpenAI의 GPT-3 모델을 사용해 보겠습니다. GPT-3 모델은 다양한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있는 강력한 도구입니다.

사전 준비

  1. Python 설치: Python이 설치되어 있어야 합니다. python.org에서 설치 방법을 확인하세요.
  2. OpenAI API 키 발급: OpenAI API 키가 필요합니다. OpenAI 홈페이지에서 회원가입 후 API 키를 발급받으세요.
  3. 필요한 라이브러리 설치: 터미널(명령 프롬프트)에서 다음 명령어를 실행하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.
  4. pip install openai

파이썬 코드 예제

다음은 OpenAI GPT-3 모델을 사용하여 간단한 질문에 답변을 받는 예제 코드입니다.

import openai

# OpenAI API 키 설정
openai.api_key = 'your-api-key-here'

# 모델에 보낼 프롬프트(질문 또는 요청) 설정
prompt = "Please write a short story about a friendly dragon."

# GPT-3 모델 호출
response = openai.Completion.create(
    engine="text-davinci-003",  # 사용할 모델 엔진 선택
    prompt=prompt,
    max_tokens=150  # 생성할 텍스트의 최대 길이
)

# 결과 출력
print(response.choices[0].text.strip())

코드 설명

  1. 라이브러리 임포트: openai 라이브러리를 임포트합니다.

     import openai
  2. API 키 설정: OpenAI API 키를 설정합니다. 이 키는 OpenAI 계정에서 발급받은 개인 키입니다.

     openai.api_key = 'your-api-key-here'
  3. 프롬프트 설정: 모델에 보낼 프롬프트(질문 또는 요청)를 설정합니다. 예제에서는 "Please write a short story about a friendly dragon."이라는 요청을 사용했습니다.

     prompt = "Please write a short story about a friendly dragon."
  4. 모델 호출: openai.Completion.create 함수를 사용하여 GPT-3 모델을 호출합니다. engine 파라미터로 사용할 모델을 선택하고, prompt 파라미터로 보낼 요청을 설정합니다. max_tokens는 생성할 텍스트의 최대 길이를 지정합니다.

     response = openai.Completion.create(
         engine="text-davinci-003",  # 사용할 모델 엔진 선택
         prompt=prompt,
         max_tokens=150  # 생성할 텍스트의 최대 길이
     )
  5. 결과 출력: response.choices[0].text를 통해 모델이 생성한 텍스트를 출력합니다.

     print(response.choices[0].text.strip())
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