【完全ガイド】Google ColabでChatGPT3.5を実装する方法 – APIキー取得から文章生成まで

AI
2023.03.07

はじめに

GPTとは何か

GPT（Generative Pre-trained Transformer）とは、OpenAIが開発した自然言語処理（NLP）のモデルの一つです。GPTは、テキスト生成、翻訳、文章分類など、様々なNLPタスクにおいて優れた性能を発揮します。GPTは、大量の文章を学習して、テキスト生成などのタスクを行うためのモデルを作成します。

OpenAIのAPIについて

OpenAIは、人工知能の研究を行っている企業であり、APIとしてGPT3.5モデルを提供しています。このAPIを使用することで、簡単に自然言語生成や文章分類などのタスクを行うことができます。

chatgpt3.5のAPIの特徴や使い方

chatgpt3.5は、OpenAIのAPIを利用して、対話型のチャットボットを作成するためのAPIです。このAPIを使用することで、ユーザーが入力したテキストに対して、AIが応答を生成することができます。

chatgpt3.5のAPIは、以下のような特徴を持っています。

  • 大量のテキストを学習しているため、高い精度で応答を生成することができます。
  • 対話型の応答生成に特化しており、自然な対話を実現することができます。
  • カスタムのトレーニングデータを使用することができ、特定の分野に適したチャットボットを作成することができます。

chatgpt3.5のAPIを使用するには、OpenAIのアカウントが必要です。アカウントを作成した後、APIキーを取得し、APIを呼び出すことができます。APIを呼び出すには、HTTPリクエストを送信する必要があります。また、APIの呼び出しには、Pythonなどのプログラミング言語を使用することができます。

Google Colabとは何か

Google Colabは、Googleが提供するオンラインのPython開発環境です。ブラウザからアクセスでき、無料で利用することができます。GPUやTPUを使った高速な計算を行うことができるため、機械学習やディープラーニングの実装や研究に適しています。また、Jupyterノートブック形式でのプログラミングが可能であり、コードとドキュメントを一緒に管理することができます。

ローカル環境との比較については下記の記事で詳しく説明しております。

ローカル環境 vs Colab環境：AI開発の速度と効率性を比較
この記事は、AI開発においてローカル環境とGoogle Colab環境の比較を行い、それぞれの特徴や開発効率、コスト面を検証し、使い分け方法について解説します。ローカル環境では高速かつ柔軟性があり、Colab環境はクラウド上での共同作業が可能であるなど、それぞれの環境のメリットや注意点を把握することで、より効率的かつスムーズなAI開発が可能になります。
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必要なツールとライブラリのインストール

Google Colabにログインする

Google Colabを利用するには、Googleアカウントが必要です。まず、Googleアカウントを取得してください。そして、以下の手順でログインしてください。

  1. ブラウザでGoogle ColabにアクセスするColaboratory へようこそ – Colaboratory (google.com)
  2. 右上の「ログイン」ボタンをクリックする
  3. Googleアカウントにログインする

必要なライブラリをインストールする

ChatGPT3.5をGoogle Colabで利用するためには、以下のライブラリが必要です。

  • openai：OpenAI APIをPythonから利用するためのライブラリ

これらのライブラリは、以下のコマンドを実行してインストールすることができます。

!pip install openai

コマンドを実行することで、ライブラリが自動的にインストールされます。また、Google Colabはすでにライブラリをインストール済みの場合があります。

GPT-3のAPIキーの取得

OpenAIに登録する

GPT-3のAPIキーを取得するには、OpenAIに登録する必要があります。以下の手順で登録してください。

  1. OpenAIのサイトにアクセスするhttps://openai.com/
  2. 右上の「Sign Up」をクリックする
  3. 必要事項を入力してアカウントを作成する

APIキーを取得する

OpenAIに登録したら、APIキーを取得することができます。以下の手順でAPIキーを取得してください。

  1. OpenAIのサイトにログインする
  2. 右上のPersonalから「View API Keys」を選択する
  3. 「Create new　secret key」をクリックする
  4. 必要事項を入力してAPIキーを作成する

APIキーを必要なときに利用するために、どこか安全な場所に保存しておいてください。また、APIキーが悪意のある他者に知られてしまうと、莫大な料金が請求される場合があるため扱う際は、セキュリティに十分注意してください。

GPT-3をGoogle Colabで利用するためのラッパークラスの作成

OpenAI APIを使うためのPythonパッケージのインストール

OpenAI APIを使うためには、openaiというPythonパッケージをインストールする必要があります。以下のコマンドを実行して、openaiをインストールしてください。

!pip install openai

ラッパークラスの作成

OpenAI APIを簡単に利用するために、ラッパークラスを作成します。以下のクラスをGoogle Colab上に作成してください。

このとき<YOUR_API_KEY>には前章でコピーして保存したAPI KEYを入れて下さい。

import openai

class GPT3:
    def __init__(self):
        openai.api_key = "<YOUR_API_KEY>"
    
    def generate_text(self, prompt):
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-3.5-turbo",
            messages=[
            {"role": "user", "content": prompt}
            ]
        )
        return response['choices'][0]['message']['content']

このクラスは、openaiを使ってGPT-3のテキスト生成APIを呼び出すことができます。また、generate_text()メソッドを使うことで、指定したプロンプトに基づいてテキストを生成することができます。引数として、テキスト生成に使用するプロンプトを渡します。

model引数には、使用するGPT-3のモデルを指定します。ここではgpt-3.5-turboを使用しています。messages配列内は、辞書型が指定されており、チャットの履歴を表すオブジェクトのとなっております。各オブジェクトには、roleとcontentという2つのキーがあります。roleは、発話者がsystemかuserかを示し、contentは、発話の内容を示します。例えば、以下のように指定できます。

messages= [ { “role”: “system”, “content”: “こんにちは、私はOpenAIのチャットボットです。” }, { “role”: “user”, “content”: “こんにちは、私は人間です。” } ]とすることにより、チャットの文脈をChatGPTに伝えることができます。

以上のクラスを作成することで、GPT-3を簡単に利用することができます。

実際にChatGPT3.5を使って文章を生成してみる

ラッパークラスを使って文章を生成するコードの実装

ラッパークラスを使って、GPT-3を使って文章を生成するコードを実装してみましょう。以下のコードをGoogle Colab上に実装してください。


gpt3 = GPT3()
prompt = "AIについて語ろう。"
generated_text = gpt3.generate_text(prompt)
print(generated_text)

このコードでは、gpt3_wrapperモジュールからGPT3クラスをインポートして、インスタンスを作成しています。次に、prompt変数にテキスト生成に使用するプロンプトを設定しています。そして、generate_text()メソッドを使ってテキストを生成し、generated_text変数に結果を代入しています。最後に、print()関数を使って生成されたテキストを出力しています。

また、今回のコードは以下でも公開しております。

ChatGPT3,5.ipynb – Colaboratory (google.com)

生成された文章の確認

上記のコードを実行すると、指定したプロンプトに基づいてGPT-3が文章を生成し、生成されたテキストが出力されます。生成されたテキストが意図した通りであるかどうかを確認してください。必要に応じて、プロンプトを変更することで、より適切なテキストを生成することができます。

おわりに

今回は、ChatGPT3.5をGoogle Colabで実装する方法について説明しました。まず、Google Colabへのログインと必要なライブラリのインストール方法を紹介しました。次に、OpenAIに登録し、APIキーを取得する方法を説明しました。その後、GPT-3.5をGoogle Colabで利用するためのラッパークラスを作成する方法を紹介しました。最後に、ラッパークラスを使って文章を生成するコードの実装方法と、生成された文章の確認方法について説明しました。

GPT-3.5は自然言語処理の分野で革新的な進歩をもたらし、今後ますます重要な役割を果たすことが期待されています。Google ColabとGPT-3.5を組み合わせることで、誰でも簡単にGPT-3を使うことができるようになりました。

参考文献：

ChatGPT3.5をGoogle Colaboratoryで実装できた方は次はWebアプリケーションに挑戦してみてください。

【2023年最新版】Streamlit×ChatGPT3.5によるWebアプリケーション
本記事では、StreamlitとChatGPT3.5のAPIを組み合わせて、Webアプリケーションを作成する手順を詳しく解説しています。簡単なインタフェースから文章生成を行うWebアプリケーションを実装することができます。実際にコードを実装して解説することで、StreamlitとAPIの使い方についても学ぶことができます。
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また、Google Colaboratoryを使った記事は他にもありますのでご覧ください。

【一から学ぶPDFファイル解析】PythonとPandasの使い方
PythonとPandasを使って、PDFファイルの解析方法について解説した記事です。PDFファイルからテキストを抽出し、データの整形、グループ化、可視化についても説明しています。PDFファイルの解析に必要なライブラリについても触れ、初心者にも分かりやすくまとめています。
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