עזרה | דרוש בודקים מאירים ומעירים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai

[hartkhartk]

@א.מ.ד. כתב בעזרה | דרוש בודקים מאירים ומעירים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai (כרגע רק openai):

@hartkhartk כתב בעזרה | דרוש בודקים מאירים ומעירים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai (כרגע רק openai):

דרוש בודקים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai (כרגע רק openai)
aitoolkit-0.1.0-py3-none-any.whl

להתחלה צריך קובץ .env שמכיל api key של oenai

להתחלה אפשר עם קוד כזה

from aiToolkit import OpenaiTools
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
OPENAI_API_KEY = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

client = OpenaiTools.create_openai_client(OPENAI_API_KEY)
OpenaiTools.print_openai_models(client)
data = OpenaiTools.criate_data_dict(client, model="gpt-3.5-turbo")
respons = OpenaiTools.openai(client, data)

שימו לב שעקב כך שאין לי את האפשרות לשלב על הסימוני שימוש ב api החבילה לא נבדקה כלל בחלקים האלו (ולמי שרואה את זה כזלזול או ניצול התנצלותי אבל באמת אין לי את האפשרות)

במה זה עדיף על המוצר הרשמי של OpenAI?

זו גישה שונה לדברים (אפשר לדון אם זה יותר או פחות נוח)

[מתכנת חובב]

@hartkhartk לפני שאתה ממשיך לעבוד על זה
בדקת שאין עוד עשרות ספריות דומות?
מה הספריה שלך מחדשת?

[mefateach]

האמת שכרגע אני עובד על משהו שקצת מזכיר את זה, לצורך פרויקט מסוים אני רוצה שיתמוך בכל המודלים אז יצרתי מחלקת base (מחלקה שממנה יירשו מחלקות אחרות) עם פונקציות לשליחת בקשה (עם אפשרות לקבצים כי זה בעיקר מה שאני צריך) ופונקציה שמנתחת את התשובה לאסימונים (עם חלוקה לסוגי הסימונים) ותמחור שבעיקר בשביל זה יצרתי את כל זה (רציתי תאימות באסימונים ותמחור)
אבל זה תואם במיוחד לפרוקיט שלי כך שלא יודע אם זה רלוונטי (וזה גם רק בתחילת העבודה)
כמובן כל שרת (llm( מודל שפה אני יוצר בשבילו מחלקה או מבנה (יכול להיות שאני יעשה מחלקה כללית שמקבלת json שיכיל את הנתונים שצריך כדי לפרק.

[hartkhartk]

@mefateach כתב בעזרה | דרוש בודקים מאירים ומעירים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai (כרגע רק openai):

האמת שכרגע אני עובד על משהו שקצת מזכיר את זה, לצורך פרויקט מסוים אני רוצה שיתמוך בכל המודלים אז יצרתי מחלקת base (מחלקה שממנה יירשו מחלקות אחרות) עם פונקציות לשליחת בקשה (עם אפשרות לקבצים כי זה בעיקר מה שאני צריך) ופונקציה שמנתחת את התשובה לאסימונים (עם חלוקה לסוגי הסימונים) ותמחור שבעיקר בשביל זה יצרתי את כל זה (רציתי תאימות באסימונים ותמחור)
אבל זה תואם במיוחד לפרוקיט שלי כך שלא יודע אם זה רלוונטי (וזה גם רק בתחילת העבודה)
כמובן כל שרת (llm( מודל שפה אני יוצר בשבילו מחלקה או מבנה (יכול להיות שאני יעשה מחלקה כללית שמקבלת json שיכיל את הנתונים שצריך כדי לפרק.

זה ממש לא אותו הדבר!
אני עושה שכל אחד מכניס את api טוקן שלו

[hartkhartk]

@a.y.f. כתב בעזרה | דרוש בודקים מאירים ומעירים לחבילת פייתון לעבודה מול api של ai (כרגע רק openai):

@hartkhartk לא הבנתי מה צריך לבדוק

החבילה עודכנה ברמות ואני ישמח לתגובות

[mefateach]

@hartkhartk גם אצלי זה ככה מה זאת אומרת ברור שמכניסים את ה api רק שלא בניתי את זה כחבילה (זה מובנה בפרויקט שלי (אגב כדאי לציין שהדרך להכניס את ה token היא לפי איך שהמשתמש רוצה אין שום חובה להכניס דרך משתני סביבה)

אם תצליח להוסיף שיחשב טוקנים ועלויות לדעתי זאת תהיה התקדמות עדירה (אבל זה באמת הרבה יותר מסובך)

[מתכנת חובב]

@mefateach למה מסובך?
אולי במודל חשיבה או עם כלים שאז לא ודאי שאתה מקבל פירוט אבל רק על בסיס קלט - פלט יש ספריות שיודעות לחשב את זה בשביל רוב המודלים

[mefateach]

@מתכנת-חובב אני צריך חשבון לכל מודל לפי קלט אודיו טקסט פלט אודיו טקסט וחישוב עלות כולל כלי החיפוש יש ספרייה כזאת (חשוב שיהיה מדויק ואם אפשר שגם יידע לשלוף את הערכים מתוך הפלט)

[מתכנת חובב]

@mefateach בשביל כלי חיפוש כבר כתבתי שאני לא יודע
לגבי אודיו כנ"ל אבל אתה יכול לחפש

[hartkhartk]

@מתכנת-חובב @mefateach @a.y.f. @א.מ.ד. החבילה שלי נמצאת עכשיו רשמית ב pip
להתקנה

pip install unifiedaiservices

שימוש

from unifiedaiservices import CreateClient, AISettings
import os
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
API_KEY = os.getenv("OpenAI_API_KEY")
# provider options: openai, groq, gemini
client = CreateClient(api_key=API_KEY ,provider="openai").get_client()
openai = AISettings(client=client)
openai.print_models()
openai.exists_model("gpt-4o")
openai.get_models()
print(openai.get_model_info("gpt-4o"))
# The following line creates a data_prompt for the gpt-4o model. To know what parameters are needed, refer to get_model_info in the prompt value. If a certain required value is empty it will ask for input in the terminal
openai.create_data(model="gpt-4o", user_prompt="Hello, world!", ) # it will ask for model_promp in the terminal
print(openai.data_prompt)
# or manually
openai.data_prompt = {"model": "gpt-4o", "prompt": "Hello, world!", "max_tokens": 50}```

שימו לב שעקב כך שאין לי את האפשרות לשלב על הסימוני שימוש ב api החבילה לא נבדקה כלל בחלקים האלו (ולמי שרואה את זה כזלזול או ניצול התנצלותי אבל באמת אין לי את האפשרות)