OpenAI API’ye Başlangıç Kılavuzu: Uygulamalı Eğitim ve En İyi Uygulamalar

OpenAI API Özellikleri

İşlerine yapay zekayı dahil etmek isteyen herkes için OpenAI API’yi değerli bir araç yapan bazı temel özellikler şunlardır:

1. Önceden eğitilmiş yapay zeka modelleri

Önceden eğitilmiş modeller, genellikle belirli bir göreve kullanılmadan önce geniş bir veri kümesi üzerinde, çoğu zaman genel bir görevde eğitilmiş makine öğrenimi modelleridir. OpenAI ekibi bu modelleri eğitip API biçiminde kullanıma sundu; yani “bir kez eğit, defalarca kullan” yaklaşımıyla zaman ve kaynak tasarrufu sağlanıyor.

Yayınlanan modellerden bazıları şunlardır:

• GPT-4: GPT-3.5 modellerinin geliştirilmiş sürümleri; hem metni hem de kodu anlayıp üretebilir.
• GPT-3.5:: GPT-3 modellerinin geliştirilmiş sürümleri; metin veya kodu anlayıp üretebilir.
• GPT Base: Metin veya kod işleyip üretebilen, ancak talimat izleme yeteneği bulunmayan modeller.
• DALL·E: Metin istemlerine göre görüntüler oluşturan ve düzenleyen bir model.
• Whisper: Ses girdisini yazılı metne dönüştürür.
• Embeddings: Metni sayısal değerlere dönüştüren modeller.
• Moderation: Potansiyel olarak hassas veya güvensiz metni tanımlayan ince ayarlı bir model.

Bu modeller çok büyük miktarda veri üzerinde ve çoğu bireyin ya da pek çok kurumun erişemeyeceği veya karşılayamayacağı ölçüde yüksek hesaplama gücüyle eğitilmiştir. Artık veri bilimcileri ve işletmeler, bu önceden eğitilmiş modellere bir API aracılığıyla kolayca erişebilir.

2. Özelleştirilebilir yapay zeka modelleri

OpenAI API’de modelleri özelleştirmek, ağırlıklı olarak “fine-tuning” olarak bilinen ve kullanıcıların önceden eğitilmiş modelleri kendi özel kullanım alanlarına daha iyi uyarlamasını sağlayan bir süreci içerir.

OpenAI API, önceden eğitilmiş modelleri alıp kendi eğitim verilerimizle modeli daha da eğitmemize ve ince ayarlı modelleri kullanım senaryolarımız için kullanmamıza olanak tanır. Buradan bir GPT-3 modelini fine-tune etme süreci hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz. Fine-tuning maliyetleri düşürür ve aşağı akış uygulamalarında daha düşük gecikmeli istekler yapılmasını sağlar.

3. Basit API arayüzü

OpenAI API platformu, yeni başlayanların kullanması için sezgisel ve basittir. Kapsamlı dokümantasyon ve hızlı başlangıç örnekleri sayesinde, birkaç satır kodla dik bir öğrenme eğrisi olmadan kullanım senaryolarınızda API’yi kullanmaya başlamak oldukça kolaydır.

Bu sadelik, kariyerinin başındaki kişiler için de faydalıdır; yapay zekaya adımı daha az göz korkutucu ve daha ilgi çekici kılar.

4. Ölçeklenebilir altyapı

OpenAI, GPT-3, CLIP ve DALL·E gibi büyük modellerin yanı sıra hızlı, küçük ölçekli yinelemeli araştırmalar için Kubernetes kümelerini 7.500 düğüme kadar ölçeklendirdi ve bu sayede ölçeklenebilir bir altyapı sağladı. Azure OpenAI Service, üretim ihtiyaçlarını karşılamak için Azure’un küresel altyapısı üzerinde çalışır; kritik kurumsal güvenlik, uyumluluk ve bölgesel kullanılabilirlik gibi gereksinimleri karşılayarak OpenAI API kullanımını destekleyen ölçeklenebilir bir altyapıya işaret eder.

Projeleriniz büyüyüp karmaşıklaştıkça, onlarla birlikte büyüyebilen bir altyapıya ihtiyaç duyarsınız. OpenAI API’nin kullanım arttığında ölçeklenebilmesi, küçük projelerden daha büyük ve talepkâr projelere geçerken özellikle faydalıdır ve OpenAI API’yi projeleriniz için güvenilir bir araç haline getirir.

OpenAI API’nin Sektörel Kullanım Alanları

Dünya genelinde geliştirilen çok sayıda yaratıcı ve özgün uygulamaya işaret edecek şekilde, artık 300’den fazla uygulama OpenAI API aracılığıyla GPT-3’ü kullanıyor. İşte OpenAI API’nin yaygın sektör uygulamalarından bazıları:

1. Sohbet botları ve sanal asistanlar

OpenAI API’nin insan benzeri metni anlayıp üretebilme yeteneği, onu akıllı sohbet botları ve sanal asistanlar oluşturmak için güçlü bir aday yapar. GPT-4 veya ChatGPT gibi önceden eğitilmiş modeller, kullanıcılarla doğal ve sezgisel biçimde etkileşime girebilen konuşma ajanlarını desteklemek için kullanılabilir. Bu ajanlar, kullanıcı etkileşimini artırmak ve otomatik destek sağlamak için web sitelerinde, uygulamalarda veya müşteri hizmeti platformlarında devreye alınabilir.

2. Duygu analizi

Duygu Analizi, metinsel verinin arkasındaki duyguyu anlamaktır. OpenAI API ile müşteri yorumlarını, sosyal medya yorumlarını veya herhangi bir metinsel veriyi analiz ederek kamuoyu görüşünü veya müşteri memnuniyetini ölçebilirsiniz. GPT-4 veya 3.5 gibi modelleri kullanarak duygu analizi sürecini otomatikleştirip iş stratejileri açısından kritik olabilecek içgörüler elde edebilirsiniz.

3. Görüntü tanıma

OpenAI sıklıkla metin işleme ile ilişkilendirilse de, CLIP gibi modellerle görüntü tanıma alanına da girer. CLIP, görsel kavramları doğal dil açıklamalarından öğrenen bir modeldir ve nesne tespiti, görüntü sınıflandırma gibi görevler için OpenAI API aracılığıyla kullanılabilir. Bu da, görüntü verilerinden tıbbi durumların belirlenebildiği sağlık sektörü dahil çeşitli alanlarda yeni olasılıklar açar.

4. Oyun ve pekiştirmeli öğrenme

OpenAI API, oyun endüstrisinde ve pekiştirmeli öğrenme ortamlarında da uygulama alanı bulur. Modeller, oyun ortamlarıyla etkileşime girecek şekilde eğitilebilir veya ince ayar yapılabilir; bu sayede oyunu otonom oynayabilir veya oyunculara oynanışta yardımcı olabilir.

OpenAI, pekiştirmeli öğrenme kullanarak Rubik küpünü çözmeyi öğrenen Dactyl ve Dota 2 oyununda insan oyunculara karşı yarışan OpenAI Five gibi modellerle bunu sergilemiştir.

Artık OpenAI API’yi ve kullanım alanlarını anladığımıza göre, uygulamaya geçip kullanmaya başlayalım.

Uygulamalı: OpenAI API ile Başlarken

OpenAI API konusunda tamamen yeni olduğunuzu varsayalım ve sizi adım adım ilk API çağrınızı yapmaya götürelim.

Adım 1: OpenAI platformunda hesap oluşturun

Her şeyden önce, OpenAI platformunda bir hesaba ihtiyacınız olacak.

OpenAI’nin platformuna gidin ve hesap oluşturmak için yönergeleri izleyin. Kayıt olduktan sonra aşağıdakine benzer bir ekran görmelisiniz:

Adım 2: API anahtarınızı alın

Hesabınızı oluşturduktan sonra, API ile etkileşim kurmak için gerekli olan API anahtarınızı almanız gerekir.

Aşağıdaki görselde gösterildiği gibi OpenAI hesabınızdaki API anahtarları sayfasına gidin.

Artık bir API anahtarı oluşturabilirsiniz; bunu kopyalayıp güvenle saklamanız gerekir çünkü daha sonra tekrar görüntüleyemezsiniz. Ancak kaybederseniz veya yenisine ihtiyaç duyarsanız, yeni bir tane oluşturabilirsiniz.

Adım 3: OpenAI Python kütüphanesini kurun

Hesap kurulumu ve API anahtarları hazır olduğuna göre, sonraki adım yerel makine kurulumumuz üzerinde çalışmak. OpenAI API’ye, OpenAI’nin Python kütüphanesi aracılığıyla yerel makinenizden erişebiliriz.

Aşağıdaki komutla pip kullanarak kurabilirsiniz:

pip install openai

Adım 4: İlk API çağrınızı yapın

Artık API anahtarınız ve OpenAI kütüphanesi yüklü olduğuna göre, ilk API çağrınızı yapma zamanı.

Bunu yapmak için kod şöyle:

def get_chat_completion(prompt, model="gpt-3.5-turbo"):
  
   # Creating a message as required by the API
   messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
  
   # Calling the ChatCompletion API
   response = openai.ChatCompletion.create(
       model=model,
       messages=messages,
       temperature=0,
   )

   # Returning the extracted response
   return response.choices[0].message["content"]

response = get_chat_completion("Translate into Spanish: As a beginner data scientist, I'm excited to learn about OpenAI API!")

print(response)

Kullanıcı tarafından oluşturulan istemi kabul edip yanıt döndüren “gpt-3.5-turbo” modelini seçerek ChatCompletion API’yi kullanmak için bir yardımcı işlev yazıyoruz.

Yanıt şöyle (biraz İspanyolca biliyorsanız doğrulamaktan çekinmeyin!):

Adım 5: Daha fazlasını keşfedin

İlk API çağrınızı yaptıysanız, yolun büyük kısmını aldınız! Sıradaki birkaç adım:

• Farklı motorları keşfedin ve kullanım senaryonuz için en uygun olanı bulun.
• API’nin nasıl yanıt verdiğini görmek için farklı istem ve parametrelerle deney yapın.
• API ile neler yapabileceğinizi öğrenmek için OpenAI dokümantasyonuna dalın.

Buradaki fikir, API’yi eldeki iş problemini nasıl çözmek için kullanabileceğinizi beyin fırtınasıyla keşfetmenizdir (eğitimin sonunda daha fazla kaynak sağlanmıştır).

OpenAI API’yi Kullanırken En İyi Uygulamalar

Artık API ile uygulamada rahatsınız; projelerinizde kullanmadan önce dikkat etmeniz gereken bazı en iyi uygulamalar şunlardır:

1. API’nin fiyatlandırmasını anlamak

API, kullanım kadar ödeme yaklaşımıyla, farklı yetenek ve fiyat noktalarına sahip bir dizi model sunar. Maliyetler, temelde kelime parçaları olan token başına (1.000 token), 1.000 token yaklaşık 750 kelimeye denk gelecek şekilde hesaplanır. Tüm modeller için güncel fiyatlandırmayı OpenAI fiyatlandırma sayfasından bulabilirsiniz.

Kayıt olduğunuzda, ilk üç ay içinde kullanabileceğiniz 5 $ tutarında ücretsiz krediyle başlarsınız. Ödemeye karar vermeden önce eğitimi deneyip API’yi daha iyi anlayabilirsiniz.

2. API anahtarınızı güvenceye almak

API anahtarınızı uygulamanızın kaynak koduna doğrudan gömmek yerine, daha güvenli bir uygulama olarak ortam değişkenlerini kullanarak anahtarı saklayıp çağırın.

Sert kodlanmış API anahtarlarını yönetmek, özellikle ekip ortamında zordur. Anahtarın döndürülmesi veya değiştirilmesi gerekiyorsa, kaynak kodundaki sert kodlanmış anahtarın her örneğinin bulunup güncellenmesi gerekir.

3. En güncel modelleri kullanmak

Birden fazla sürüm mevcut olduğunda, OpenAI çözmek istediğiniz problem için en güncel modelleri kullanmanızı önerir. Bu mantıklıdır; çünkü daha yeni modeller daha yetkindir ancak maliyetleri de daha yüksektir. Genel olarak, mevcut birkaç modelle denemeler yapmak ve maliyet-performans dengesi çerçevesinde kullanım senaryonuza en uygun olanı seçmek değerlidir.

4. Toplu işlemle (Batching) token sınırlarını verimli kullanmak

Batching, birden fazla görevi tek bir API isteğinde bir araya getirerek, her görev için ayrı ayrı istek göndermek yerine birlikte verimli şekilde işlemeye olanak tanıyan bir tekniktir.

OpenAI API, dakika başına istek sayısı ve dakika başına işleyebileceğiniz token sayısı için ayrı sınırlar uygular. Dakika başına istek sınırına takılıyor ancak dakika başına token sınırında boş kapasiteniz varsa, batching bu kapasiteyi verimli kullanmanıza yardımcı olabilir.

Birden fazla küçük görevi tek bir istekte gruplayarak gönderilen toplam istek sayısını azaltırken, tek bir istekte daha fazla token işleyebilir; böylece hız sınırlarının altında kalıp maliyetleri optimize edebilirsiniz.

Sonuç

Veri bilimine görece yeniyseniz, API’lerle çok haşır neşir olmamış olabilirsiniz. Bu geçmişte normaldi; ancak OpenAI gibi şirketlerin yapay zekadaki hızlı ilerlemeleri ve yetenekleriyle, onların önceden eğitilmiş modellerini (ve ince ayar yapmayı) API üzerinden etkili biçimde kullanmayı bilmek, her veri bilimcinin zaman, maliyet ve diğer kaynaklardan tasarruf etmesi için temel bir beceri haline geldi.

Bu eğitim, OpenAI’yi, API’sini ve buna yönelik bazı yaygın, sektöre özgü kullanım alanlarını tanıttı. Ayrıca OpenAI API ile uygulamalı çalışmayı ve izlenecek en iyi uygulamaları ele aldı.

Bir sonraki adım, şu tür eğitimlerle OpenAI API bilginizi genişletmek olacaktır:

• Python’da OpenAI API kılavuz kâğıdı
• Python’da OpenAI API aracılığıyla GPT-3.5 ve GPT-4 kullanımı
• OpenAI API ile Metin Gömelerine Giriş
• OpenAI Function Calling Eğitimi

Bu eğitime tamamlayıcı, rehberli ve uygulamalı bir yaklaşımı tercih ederseniz, kendi OpenAI API ile Çalışmak kursumuza göz atın.