Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về OpenAI API: Thực hành từng bước và các thông lệ tốt nhất

Các tính năng của OpenAI API

Dưới đây là một số tính năng chủ chốt khiến OpenAI API trở thành công cụ giá trị cho bất kỳ ai muốn tích hợp AI vào doanh nghiệp:

1. Mô hình AI đã được huấn luyện sẵn

Mô hình đã huấn luyện sẵn là các mô hình học máy đã được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, thường cho một nhiệm vụ tổng quát, trước khi dùng cho nhiệm vụ cụ thể. Đội ngũ OpenAI đã huấn luyện và phát hành các mô hình này dưới dạng API, tức là “họ huấn luyện một lần, chúng ta dùng nhiều lần”, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực.

Một số mô hình đã phát hành gồm:

• GPT-4: Phiên bản cải tiến của các mô hình GPT-3.5, có khả năng hiểu và tạo cả văn bản lẫn mã.
• GPT-3.5:: Các phiên bản nâng cấp của GPT-3, có thể hiểu và sinh văn bản hoặc mã.
• GPT Base: Các mô hình có thể xử lý và tạo văn bản hoặc mã, nhưng không có khả năng tuân theo chỉ dẫn.
• DALL·E: Mô hình tạo và chỉnh sửa hình ảnh dựa trên gợi ý văn bản.
• Whisper: Chuyển âm thanh đầu vào thành văn bản viết.
• Embeddings: Các mô hình chuyển văn bản thành giá trị số.
• Moderation: Mô hình tinh chỉnh để nhận diện văn bản có thể nhạy cảm hoặc không an toàn.

Những mô hình này được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và sử dụng năng lực tính toán rất lớn, thường vượt ngoài khả năng của cá nhân hay nhiều tổ chức. Giờ đây, nhà khoa học dữ liệu và doanh nghiệp có thể dễ dàng tận dụng các mô hình đã huấn luyện sẵn dưới dạng API.

2. Mô hình AI có thể tùy chỉnh

Tùy chỉnh mô hình trong OpenAI API chủ yếu liên quan đến quy trình gọi là fine-tuning, cho phép người dùng điều chỉnh các mô hình đã huấn luyện sẵn để phù hợp hơn với trường hợp sử dụng cụ thể.

OpenAI API cho phép chúng ta lấy các mô hình đã huấn luyện sẵn và sử dụng dữ liệu huấn luyện của mình để huấn luyện tiếp, rồi dùng các mô hình tinh chỉnh cho bài toán của mình. Bạn có thể đọc thêm về quy trình tinh chỉnh mô hình GPT-3 tại đây. Fine-tuning giúp giảm chi phí và cho phép các yêu cầu có độ trễ thấp hơn cho ứng dụng hạ nguồn.

3. Giao diện API đơn giản

Nền tảng OpenAI API trực quan và đơn giản cho người mới bắt đầu. Chỉ với vài dòng mã, nhờ vào tài liệu đầy đủ và các ví dụ khởi động nhanh, bạn có thể nhanh chóng bắt đầu dùng API cho trường hợp của mình mà không cần vượt qua đường cong học tập quá dốc.

Sự đơn giản này rất hữu ích cho những người mới trong lĩnh vực dữ liệu, giúp bước vào AI bớt đáng ngại và hấp dẫn hơn.

4. Hạ tầng có khả năng mở rộng

OpenAI đã mở rộng cụm Kubernetes lên đến 7.500 nút để cung cấp hạ tầng có khả năng mở rộng cho các mô hình lớn như GPT-3, CLIP và DALL·E, cũng như cho nghiên cứu lặp nhỏ nhanh. Dịch vụ Azure OpenAI chạy trên hạ tầng toàn cầu của Azure để đáp ứng nhu cầu sản xuất như bảo mật doanh nghiệp quan trọng, tuân thủ và khả dụng theo khu vực, cho thấy hạ tầng có thể mở rộng để hỗ trợ việc sử dụng OpenAI API.

Khi dự án của bạn lớn hơn và phức tạp hơn, bạn cần một hạ tầng có thể tăng trưởng cùng chúng. Khả năng mở rộng khi mức sử dụng tăng lên của OpenAI API đặc biệt hữu ích khi bạn chuyển từ dự án nhỏ sang các dự án lớn, đòi hỏi cao, khiến OpenAI API trở thành công cụ đáng tin cậy cho dự án của bạn.

Các trường hợp sử dụng OpenAI API theo ngành

Hơn 300 ứng dụng hiện đang sử dụng GPT-3 thông qua OpenAI API, cho thấy vô số ứng dụng sáng tạo và độc đáo đang được phát triển trên toàn cầu. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến theo ngành của OpenAI API:

1. Chatbot và trợ lý ảo

Khả năng hiểu và tạo văn bản giống con người của OpenAI API khiến nó trở thành ứng cử viên hàng đầu để tạo chatbot và trợ lý ảo thông minh. Các mô hình đã huấn luyện như GPT-4 hoặc ChatGPT có thể được dùng để vận hành các tác nhân hội thoại tương tác tự nhiên và trực quan với người dùng. Các tác nhân này có thể triển khai trên website, ứng dụng hoặc nền tảng chăm sóc khách hàng để nâng cao mức độ tương tác và cung cấp hỗ trợ tự động.

2. Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc là việc hiểu cảm xúc đằng sau dữ liệu văn bản. Với OpenAI API, bạn có thể phân tích đánh giá của khách hàng, bình luận mạng xã hội, hoặc bất kỳ dữ liệu văn bản nào để đo lường dư luận hoặc mức độ hài lòng của khách hàng. Bằng cách sử dụng các mô hình như GPT-4 hoặc 3.5, bạn có thể tự động hóa quy trình phân tích cảm xúc, rút ra các insight then chốt cho chiến lược kinh doanh.

3. Nhận diện hình ảnh

Dù OpenAI thường gắn với xử lý văn bản, họ cũng tham gia lĩnh vực nhận diện hình ảnh với các mô hình như CLIP. CLIP là mô hình học các khái niệm thị giác từ mô tả ngôn ngữ tự nhiên và có thể dùng thông qua OpenAI API cho các tác vụ như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, v.v. Điều này mở ra cơ hội trong nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, nơi nhận diện hình ảnh có thể dùng để xác định tình trạng y khoa từ dữ liệu hình ảnh.

4. Trò chơi và học tăng cường

OpenAI API cũng có ứng dụng trong ngành trò chơi và môi trường học tăng cường. Các mô hình có thể được huấn luyện hoặc tinh chỉnh để tương tác với môi trường trò chơi, đưa ra quyết định có thể chơi tự động hoặc hỗ trợ người chơi.

OpenAI đã minh chứng điều này với các mô hình như Dactyl, học giải khối Rubik bằng học tăng cường, và OpenAI Five, từng thi đấu với người chơi trong trò Dota 2.

Giờ khi đã hiểu OpenAI API và các trường hợp sử dụng, hãy bắt tay thực hành.

Thực hành: Bắt đầu với OpenAI API

Giả sử bạn hoàn toàn mới với OpenAI API, chúng ta sẽ giúp bạn thực hiện cuộc gọi API đầu tiên theo từng bước.

Bước 1: Tạo tài khoản trên nền tảng OpenAI

Trước hết, bạn cần một tài khoản trên nền tảng OpenAI.

Truy cập nền tảng của OpenAI và làm theo hướng dẫn để tạo tài khoản. Sau khi đăng ký, bạn sẽ thấy màn hình như sau:

Bước 2: Lấy khóa API của bạn

Sau khi thiết lập tài khoản, bạn cần lấy khóa API, là thành phần thiết yếu để tương tác với API.

Đi tới trang khóa API trong tài khoản OpenAI của bạn, như minh họa bên dưới.

Bạn có thể tạo khóa API, hãy sao chép và giữ an toàn vì bạn sẽ không thể xem lại. Tuy nhiên, nếu làm mất hoặc cần khóa mới, bạn có thể tạo khóa khác.

Bước 3: Cài đặt thư viện OpenAI cho Python

Khi đã xong thiết lập tài khoản và có khóa API, bước tiếp theo là cấu hình trên máy cục bộ. Chúng ta có thể truy cập OpenAI API từ máy cục bộ thông qua thư viện Python của OpenAI.

Bạn có thể cài đặt bằng pip với lệnh dưới đây:

pip install openai

Bước 4: Thực hiện cuộc gọi API đầu tiên

Giờ bạn đã có khóa API và cài thư viện OpenAI, hãy thực hiện cuộc gọi API đầu tiên.

Đoạn mã như sau:

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)

Chúng ta viết một hàm trợ giúp để dùng ChatCompletion API bằng cách chọn mô hình “gpt-3.5-turbo”, nhận prompt do người dùng nhập và trả về phản hồi.

Đây là phản hồi (bạn có thể kiểm chứng nếu biết chút tiếng Tây Ban Nha!):

Bước 5: Khám phá thêm

Với cuộc gọi API đầu tiên trong tay, bạn đã sẵn sàng tiến xa hơn! Dưới đây là vài bước tiếp theo nên cân nhắc:

• Khám phá các engine khác nhau và tìm thứ phù hợp nhất với trường hợp của bạn.
• Thử nghiệm các prompt và tham số khác nhau để xem API phản hồi thế nào.
• Đào sâu vào tài liệu OpenAI để biết thêm những gì bạn có thể làm với API.

Ý tưởng ở đây là từ điểm này, bạn cần động não xem có thể dùng API thế nào cho bài toán kinh doanh trước mắt (có thêm tài nguyên ở cuối hướng dẫn.)

Thông lệ tốt nhất khi sử dụng OpenAI API

Khi bạn đã thoải mái thực hành với API, dưới đây là một số thông lệ tốt nhất cần lưu ý trước khi dùng trong dự án:

1. Hiểu về giá của API

API cung cấp nhiều mô hình với khả năng và mức giá khác nhau, theo cách trả tiền theo mức sử dụng. Chi phí tính theo mỗi 1.000 token, trong đó token về bản chất là các phần của từ, và 1.000 token tương đương khoảng 750 từ. Bạn có thể xem mức giá cập nhật cho mọi mô hình tại trang giá của OpenAI.

Khi đăng ký, bạn bắt đầu với 5 đô la tín dụng miễn phí có thể dùng trong ba tháng đầu. Bạn có thể thử hướng dẫn và hiểu rõ hơn về API trước khi quyết định trả phí.

2. Bảo mật khóa API của bạn

Thay vì ghi cứng khóa API trực tiếp trong mã nguồn ứng dụng, hãy dùng biến môi trường để lưu và truy xuất khóa API, đây là cách an toàn hơn.

Việc quản lý khóa API ghi cứng cũng rất khó, nhất là trong môi trường làm việc nhóm. Nếu cần xoay vòng hoặc thay đổi khóa, phải tìm và cập nhật mọi vị trí chứa khóa ghi cứng trong mã nguồn.

3. Sử dụng các mô hình mới nhất

OpenAI khuyến nghị dùng các mô hình mới nhất cho vấn đề bạn muốn giải quyết khi có nhiều phiên bản. Điều này hợp lý vì mô hình mới thường mạnh hơn nhưng cũng tốn kém hơn. Nhìn chung, nên thử nghiệm vài mô hình sẵn có và chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu trường hợp sử dụng của bạn, cân nhắc đánh đổi giữa chi phí và hiệu năng.

4. Tận dụng giới hạn token hiệu quả thông qua Batching

Batching là kỹ thuật cho phép bạn nhóm nhiều tác vụ vào một yêu cầu API để xử lý hiệu quả cùng lúc, thay vì gửi từng yêu cầu riêng lẻ cho mỗi tác vụ.

OpenAI API áp dụng các giới hạn riêng cho số yêu cầu mỗi phút và số token mỗi phút bạn có thể xử lý. Nếu bạn chạm giới hạn số yêu cầu mỗi phút nhưng vẫn còn dung lượng trong giới hạn token mỗi phút, batching có thể giúp tận dụng hiệu quả phần dung lượng này.

Bằng cách nhóm nhiều tác vụ nhỏ vào một yêu cầu, bạn giảm tổng số yêu cầu gửi đi trong khi có thể xử lý nhiều token hơn trong một lần, nhờ đó vẫn nằm trong giới hạn tốc độ và tối ưu chi phí.

Kết luận

Nếu bạn là người mới trong khoa học dữ liệu, có thể bạn chưa làm việc nhiều với API. Điều đó trước đây còn bình thường, nhưng với tốc độ tiến bộ và năng lực AI nhanh chóng từ các công ty như OpenAI, biết cách sử dụng hiệu quả các mô hình đã huấn luyện sẵn (và tinh chỉnh chúng) thông qua API đã trở thành kỹ năng thiết yếu cho mọi nhà khoa học dữ liệu để tiết kiệm thời gian, chi phí và nguồn lực.

Hướng dẫn này đã giới thiệu OpenAI, API của họ và một số trường hợp sử dụng phổ biến theo ngành. Đồng thời, bạn đã được thực hành với OpenAI API cùng các thông lệ tốt nhất cần tuân theo.

Bước tiếp theo là mở rộng kiến thức về OpenAI API với các hướng dẫn như:

• Cheatsheet OpenAI API bằng Python
• Sử dụng GPT-3.5 và GPT-4 qua OpenAI API bằng Python
• Giới thiệu về Text Embeddings với OpenAI API
• Hướng dẫn Function Calling của OpenAI

Nếu bạn thích cách học có hướng dẫn, mang đến trải nghiệm thực hành bổ trợ cho hướng dẫn này, hãy xem khóa học Làm việc với OpenAI API của chúng tôi.