バッチ処理

OpenAI API で開発する AI システム

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

レート制限とは

警察官に停止を求められたドライバー

レート制限が発生する原因

リクエスト過多

リクエストのテキスト過多

レート制限の回避

リトライ
- リクエスト間に短い待機時間を設ける

バッチ処理
- 複数のメッセージを1リクエストで処理

トークン数の削減
- トークン数の計測と削減

リトライ

from tenacity import (
    retry,
    stop_after_attempt,
    wait_random_exponential
)

@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6))

リトライ

@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6))

def get_response(model, message):
    response = client.chat.completions.create(
      model=model,
      messages=[message],
      response_format={"type": "json_object"}
    )
    return response.choices[0].message.content

バッチ処理

countries = ["United States", "Ireland", "India"]

message=[
    {
    "role": "system",
    "content": """You are given a series of countries and are asked to return the 
    country and capital city. Provide each of the questions with an answer in the 
    response as separate content.""",
    }]


[message.append({"role": "user", "content": i }) for i in countries]

バッチ処理

response = client.chat.completions.create(
      model="gpt-4o-mini",
      messages=message
    )

print(response.choices[0].message.content)

United States: Washington D.C.
Ireland: Dublin
India: New Delhi

トークン数の削減

import tiktoken


encoding = tiktoken.encoding_for_model("gpt-4o-mini")

prompt = "Tokens can be full words, or groups of characters commonly grouped 
          together: tokenization."


num_tokens = len(encoding.encode(prompt))

print("Number of tokens in prompt:", num_tokens)

Number of tokens in prompt: 17

練習しましょう！

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リクエスト過多

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レート制限の回避

リトライ

リトライ

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トークン数の削減

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