こんにちは、DXCEL WAVEの運営者(@dxcelwave)です!
- Azure OpenAIサービスを用いてChatGPTを活用したい!
- Azure OpenAIサービスからChatGPT APIを取得し、Python環境から呼び出したい!
【OpenAI】ChatGPTとは?
ChatGPTとは、OpenAIが開発した対話型チャットボットのモデルです。ChatGPTの名前は、GPT-3という第3世代の生成言語モデルに由来しています。
ChatGPTのモデルには、人工知能(AI)が搭載されており、人間の発話に対して自然なやり取りを可能にしています。また、英語をはじめ、中国語、日本語、フランス語など複数言語を認識し、人間らしく応答できるのも特徴的です。
さらに、ChatGPTではチャットの他に、画像生成など近年多様な機能がリリースされてます。以下、ChatGPTで代表するGPTモデルおよびOpenAIが提供するAPI機能一覧を示します。
- チャット機能
- テキストから画像を生成
- オーディオを文字起こし
- Python、SQL、JavaScript等のコードを理解
- 問題あるネガティブ発言検出
- テキスト文章のベクトル変換
【参考】ChatGPTを詳しく学びたい方向けの学習講座
ChatGPTを詳しく学びたい方向けに安価で学べるオンライン講座も併せてご紹介します。
【Microsoft】Azure OpenAIとは
Azure OpenAIとは、ChatGPTを代表とするOpenAIが提供するサービスをMicrosoft Azure上で利用するためのクラウドプラットフォームです。
【参考】Azure OpenAIのおすすめ学習教材
Azure OpenAIの使い方について詳しく学習したい方向けにおすすめの教材を紹介します。
【Azure OpenAI】ChatGPTモデル作成・API認証情報の取得方法
Azure OpenAIサービスを用いてChatGPTモデルをデプロイします。また、そのモデルをPython環境から呼び出すために、Azure OpenAI API認証情報も併せて取得します。
ChatGPTモデルの開発・デプロイ
以下の手順に沿って、Azure OpenAI上でChatGPTモデルを作成しデプロイしましょう。
(1) Azure OpenAIサービス画面を開く
AzureOpenAIサービスのホーム画面から「探索」をクリックします。
(2) Azure AI Studioを起動する
Azure AI Studioが起動します。Chat playground
を開きましょう。
(3) GPTモデルを作成・デプロイする
GPTモデルの開発画面が表示されます。任意のパラメータ情報を指定した後、右上のDeploy to
ボタンを押下し、GPTモデルをデプロイしましょう。
(4) デプロイしたGPTモデル情報をメモする
デプロイしたGPTモデルは、Azure AI Studio画面左の「Deployments」タブをもとに確認できます。
後述するPython環境でデプロイしたモデルを呼び出すために「デプロイ名(Deployment Name)」をお手元にメモしておきましょう。
Azure OpenAI API認証情報の取得
以下の手順に沿って、Azure OpenAIのAPI認証情報を取得しましょう。
(1) Azure OpenAIサービス画面を開く
AzureOpenAIサービスのホーム画面から「開発」をクリックします。
(2) API認証情報をメモする
後述のPython環境からAzure OpenAI上で開発したGPTモデルを呼び出すために、API認証情報であるキー1
およびエンドポイント
をそれぞれお手元にメモしましょう。
まとめ
この見出しでは、後述するPython環境からAzure OpenAIで作成したGPTモデルを呼び出すために、以下情報の取得手順を示しました。
- GPTモデルの「Deployment Name」
- API認証情報「キー1」
- API認証情報「エンドポイント」
【実践】Azure OpenAI ChatGPTをPythonで利用する方法
Python環境からAzure OpenAIで作成したGPTモデルを呼び出し利用する方法ついて言及します。
Pythonライブラリのインストール
Python環境からAzure OpenAIのGPTモデル利用に際して、openaiライブラリのインストールが必須です。ターミナル(Mac)またはコマンドプロンプト(Windows)上で以下コマンドを入力・実行しましょう。
pip install openai
Azure OpenAI GPTモデル・API認証情報の定義
Azure OpenAI上で作成したGPTモデルおよびAPI認証情報をそれぞれ記述します。Pythonファイルの先頭に以下コードを配置しましょう。また、【要対応】と記載の部分に前述で取得した情報を入力しましょう。
import openai
# =======================================================================
# GPTモデル・API認証情報の記述
# =======================================================================
# 【要対応】Azure OpenAI の APIキーを記述
AZURE_OPENAI_API_KEY = "......."
# 【要対応】Azure OpenAI エンドポイント
AZURE_OPENAI_ENDPOINT = "......."
# 【要対応】Azure AI Studioで作成したGPTモデルのDeployment Nameを指定
DEPLOYMENT_NAME = "......."
# OPENAI API VERSION
OPENAI_API_VERSION = "2023-03-15-preview"
# =======================================================================
# API認証情報をopenaiに設定
# =======================================================================
openai.api_type = "azure"
openai.api_base = AZURE_OPENAI_ENDPOINT
openai.api_version = OPENAI_API_VERSION
openai.api_key = AZURE_OPENAI_API_KEY
GPTモデル呼出関数の作成
Azure OpenAI上で作成したGPTモデルの呼出関数を作成します。
# =======================================================================
# モデル作成
# =======================================================================
def ChatModel(message):
# GPTモデル呼出
response = openai.ChatCompletion.create(
# モデルのデプロイ名
engine = DEPLOYMENT_NAME,
# プロンプト
messages = [{"role":"user","content":message}],
)
# 出力結果
result = response["choices"][0]["message"]["content"]
return result
GPTモデル呼出関数の実行
前述で作成したGPTモデル呼出関数を実行しましょう。
コード
# メッセージ内容
message = "Azure OpenAIとは何ですか?"
# ChatModel実行
response = ChatModel(message)
# 結果出力
print(response)
出力イメージ
# Azure OpenAIは、Microsoft Azureクラウドプラットフォーム上で提供されるOpenAIの技術とサービスの統合です。
# OpenAIは、人工知能(AI)の研究と開発を行う企業であり、その中でも特に言語処理や自然言語生成の分野で高い評価を受けています。
【参考】PythonによるLLM実装|ChatGPT・LangChain
本記事では、PythonでLLMを構築し、様々なタスクをこなす機能の実装方法を多数解説しています。
Python × ChatGPT関連記事
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最後に
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