Gruparea cererilor

Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Francesca Donadoni

Curriculum Manager, DataCamp

Ce sunt limitele de rată

O persoană care conduce o mașină, oprită de un polițist

Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Cum apar limitele de rată

 

  • Prea multe cereri

    Mai multe bule de mesaj reprezentând mesaje multiple

 

  • Prea mult text în cerere

    O bulă de mesaj mare cu puncte pe fundal alb, reprezentând un mesaj lung
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Evitarea limitelor de rată

 

  • Reîncercarea
    • Pauză scurtă între cereri

 

  • Gruparea cererilor
    • Procesarea mai multor mesaje într-o singură cerere

 

  • Reducerea tokenurilor
    • Cuantificarea și diminuarea numărului de tokenuri
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Reîncercarea

 

from tenacity import (
    retry,
    stop_after_attempt,
    wait_random_exponential
)

@retry(wait=wait_random_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(6))
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Reîncercarea

 

@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
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Gruparea cererilor

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]
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Gruparea cererilor

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
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Reducerea tokenurilor

 

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
Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Să exersăm!

Dezvoltarea sistemelor AI cu OpenAI API

Preparing Video For Download...