【Python】OpenAI Python libraryを使ってGPT-3と会話する

こんにちは。ナミレリです。みなさん、MacでPythonは使っていますか？

前回は話題のChatGPTをVSCodeの拡張機能で使う方法を紹介しましたが、今回はOpenAI公式のAPIであるOpenAI Python libraryを使ってGPT-3と会話する方法を紹介していきます。

ターミナルから使えるようになるのでWEBを使った会話よりもサクッと構えずにできるのが良いです。

以前にChatGPT Wrapperを使ってターミナルから利用する記事をアップしていますのでぜひご覧ください。

関連

【Linux】ターミナルでChatGPTと会話する

この記事はこんな人にオススメ

GPT-3とターミナルで会話したい方
ターミナルが大好きな方
何事もCLI派な方
とにかくCLI派な方

この記事のMac環境

M2 MacBook Air 13.6 インチ
M1 Max MacBook Pro 14インチ
macOS Ventura 13.2
pyenv 2.3.12
miniforge3-22.9.0-2（Python 3.10.6）

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関連

【初心者向け】Parallels Desktop 19 for Macの特徴とエディションの比較

OpenAI Python libraryとは？

OpenAI Python libraryとは、Pythonで書かれたアプリケーションからOpen AIのAPIへ簡単にアクセスできるOpen AI公式のライブラリです。pipで簡単にインストールして使用できます。ドキュメントもしっかり整備されています。

参考

Just a moment…

platform.openai.com

参考

GitHub – openai/openai-python: The official Python library for the OpenAI API

GitHub

OpenAI Python libraryをインストールする

Python用のOpenAI APIクライアントライブラリをインストールします。

下のようにpipで簡単にインストールできます。OpenAI APIのライブラリと依存関係で必要なライブラリもインストールされます。


pip install openai

pip showで情報を見ておきます。


pip show openai
Name: openai
Version: 0.26.5
Summary: Python client library for the OpenAI API
Home-page: https://github.com/openai/openai-python
Author: OpenAI
Author-email: support@openai.com
License:
Location: /Users/u/.pyenv/versions/miniforge3-22.9.0-2/lib/python3.10/site-packages
Requires: aiohttp, requests, tqdm
Required-by:

APIキーの取得する

OpenAIのAPIを使用するためにはAPIキーを取得する必要があります。APIキーを生成するページにアクセスし、APIキーを取得します。

APIキーはここから取得します。https://platform.openai.com/account/api-keys

APIキーを環境変数に設定する

取得したAPIキーは、他の人と共有したりPythonコード(ブラウザ、アプリ等)で公開してしまうのはNGです。漏洩のリスクを軽減するために環境変数に設定しておきます。ここではOPENAI_API_KEYという環境変数に設定します。

YOUR_API_KEYの部分に実際に取得したAPIキーを置き換えてください。


export OPENAI_API_KEY="YOUR_API_KEY"

.zshrcに設定しておくことも可能ですが漏洩には十分に注意する必要があります。

PythonからGPT-3を使う

それでは、下のようにPythonを通じてターミナルからGPT-3を使えるようにしてみます。

Pythonのサンプルコード

それでは公式のhttps://platform.openai.com/docs/librariesを参考に早速プログラムを書いていきます。全体は下のようなPythonプログラムになります。一つ一つ説明していきます。


import os
import openai

openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
model="text-davinci-003"

blue= '\033[34m'
green= '\033[32m'
bold = '\033[1m'
reset = '\033[0m'

while True:
    prompt = input(bold+blue+"Enter a prompt (or 'q'): "+reset)
    if prompt.lower() == 'q':
        break

    response = openai.Completion.create(
        model=model,
        prompt=prompt,
        temperature=0.5,
        max_tokens=1024,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0,
    )
    ans = response.choices[0].text
    print(bold+green+ans+reset, end = "\n")

サンプルコードの説明

ほぼ公式通りではありますが、カラー設定など少し手を加えているので説明します。

STEP
ライブラリのインポート
```
import os
import openai
```
pipでインストールしたOpenAIのライブラリと環境変数に設定したAPIキーを読むためにosライブラリをインポートします。
STEP
APIキーの設定とモデルの指定
```
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
model="text-davinci-003"
```
環境変数OPENAI_API_KEYを読み、モデルをtext-davinci-003に設定します。

os.getenvについては下の記事で詳しく紹介しています。

関連
【Python】python-dotenvの使い方（環境変数をコードに直接書かない方法）
STEP
文字カラーの設定
```
blue= '\033[34m'
green= '\033[32m'
bold = '\033[1m'
reset = '\033[0m'
```
色を付けて見やすくするためにANSI color codeを設定しています。
STEP
プロンプトの入力
```
while True:
    prompt = input(bold+blue+"Enter a prompt (or 'q'): "+reset)
    if prompt.lower() == 'q':
        break
```
qが入力されるまで繰り返し、qが入力されたらwhileを抜けて終了します。

STEP

OpenAIのAPIにリクエストし、レスポンスを受け取る


    response = openai.Completion.create(
        model=model,
        prompt=prompt,
        temperature=0.0,
        max_tokens=1024,
        top_p=1.0,
        frequency_penalty=0.0,
        presence_penalty=0.0,
    )

パラメータの説明はこちらのサイトを参考にさせていただきました。ありがとうございます。

https://note.com/npaka/n/nf8a38f49607e

https://data-analytics.fun/2021/12/01/gpt-3-api/

主なパラメータ	説明
`model`	modelを指定します。今回は`text-davinci-003`を指定。
`prompt`	インプットする文章。
`temperature`	ランダムさで0から2の範囲を指定。 0であれば完全に確定的な文章で、2であれば完全にランダムに。 temperatureとtop_pはどちらかを選択する。
`max_tokens`	生成する文章の最大単語数。最大値は2048。
`top_p`	小さくすれば候補が確率の高いものに絞られ確定的になる。大きくすればよりランダム性が強くなる。 temperatureとtop_pはどちらかを選択する。
`frequency_penalty`	-2.0から2.0の範囲を指定。 -2.0に近いと同じ単語を繰り返し、 2.0に近いと同じ単語は繰り返し使わなくなる。
`presence_penalty`	-2.0から2.0の範囲を指定。 -2.0に近いと同じ単語を繰り返し、 2.0に近いと同じ単語は繰り返し使わなくなる。 `frequency_penalty`と同じようなもの。

公式のドキュメントはこちらです。

https://platform.openai.com/docs/api-reference/completions/create?lang=python

STEP
GPT-3のレスポンスを出力
```
    ans = response.choices[0].text
    print(bold+green+ans+reset, end = "\n")
```
太文字緑色でGPT-3の回答を出力しています。
STEP
Pythonプログラムの保存
ファイルを保存して、aliasで今回はgpt3に設定します。
```
vi ~/.zshrc
alias gpt3='python /PATH/TO/PROG/gpt3.py'
```
STEP
こんな感じ