Creo q esa debió ser la primera clase jejeje los costos de uso 😅😅😅
OpenAI API
¿Cómo usar la API de OpenAI en tu producto?
Conociendo la documentación de la API de OpenAI
Chat Completions: modelos de Chat de OpenAI
Parámetros de Chat Completions: temperature, top_p y n
Aplicación de ejemplo utilizando modelos de OpenAI
Buenas prácticas al usar modelos de OpenAI
Modelos de texto disponibles de OpenAI
Quiz: OpenAI API
Fine-tuning de modelos de OpenAI
¿Por qué hacer fine-tuning a modelos de OpenAI?
Modelos disponibles para fine-tuning en OpenAI
Costos de uso de OpenAI: tokenización de texto
Configuración de entorno local de OpenAI con Anaconda
Formato de datos para fine-tuning
Preparar datos para fine-tuning
Fine-tuning de modelo de OpenAI
¿Cómo usar el Playground de OpenAI para probar modelos?
Pruebas al modelo con fine-tuning
Optimizar el modelo: ajuste de parámetros en Playground
Quiz: Fine-tuning de modelos de OpenAI
Integración de modelo a aplicación de chat
¿Cómo crear un chatbot con Telegram?
Procesando la entrada del usuario para el chatbot
Prueba de envío de mensajes del chatbot
Función main() del chatbot
Integración del modelo de OpenAI a Telegram
Manejo de errores y excepciones de la API de OpenAI
Quiz: Integración de modelo a aplicación de chat
Conclusión
Recomendaciones finales y proyectos alternativos con la API de OpenAI
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Buenas prácticas al usar modelos de OpenAI
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En la era digital actual, el uso eficiente de la inteligencia artificial, como los modelos de OpenAI, es un factor clave para el éxito de muchos proyectos. Por eso, debemos estar al tanto de las mejores prácticas para aprovechar su potencial al máximo.
¿Cómo iniciar con el uso de modelos de OpenAI?
Es esencial escribir solicitudes claras y contextualizadas al modelo, ya que esto nos permite obtener resultados más precisos y efectivos. La claridad en las peticiones y la adecuación del contexto son la base para una interacción exitosa con la IA.
¿Por qué controlar la longitud en las solicitudes?
- Evitar solicitudes incompletas debido a límites de tokens.
- Optimizar el costo, pues el precio depende del número de tokens utilizados.
- Mejorar la eficiencia manteniendo una comunicación concisa con el modelo.
¿Cómo experimentar con los hiperparámetros?
Jugar con la temperatura y otros hiperparámetros nos permite descubrir cuáles configuraciones arrojan los mejores resultados. No hay una fórmula única: cada proyecto puede requerir ajustes distintos.
¿Qué debemos saber sobre la facturación en OpenAI?
Mantener un control financiero es primordial. Comprender cómo OpenAI factura el uso de tokens nos ayuda a prever nuestros gastos y ajustar nuestros límites de consumo.
¿Cómo administrar el gasto a través de limites?
OpenAI ofrece dos tipos de límites:
- Soft Limits: Son notificaciones que te alertan al alcanzar un cierto monto, pero sin interrumpir el servicio.
- Hard Limits: Esta barrera financiera detiene el uso de modelos al alcanzar el límite establecido, previniendo gastos no deseados.
Es posible contactar a OpenAI para solicitar ajustes en estos límites si es necesario.
¿En qué consiste la gestión de usuarios y seguridad en OpenAI?
Para administrar efectivamente los modelos de OpenAI, hay que estar también concientes de la seguridad y la correcta gestión de usuarios.
¿Qué roles y permisos debemos considerar?
Dentro de una organización en platform.openai.com, encontraremos dos roles principales:
- Owner: Tiene el control total sobre la configuración, la facturación y la gestión de otros usuarios.
- Reader: Este rol se limita a utilizar los modelos dentro de los parámetros establecidos por el Owner.
¿Cómo asegurar un uso ético y legal?
El respeto hacia la privacidad de los datos y el manejo de errores y excepciones son aspectos críticos. Además, se deben seguir las normas éticas y legales que correspondan al uso de la API de OpenAI.
Este conocimiento es crucial no solo para un uso responsable, sino también para asegurar que las personalizaciones y aplicaciones de los modelos no vulneren ninguna normativa.
Cada detalle cuenta al trabajar con inteligencia artificial. El acceso a comunidades y foros donde otros usuarios comparten sus experiencias puede ser tremendamente enriquecedor. Las dudas y consultas siempre pueden plantearse, y el conocimiento colectivo es un pilar para el aprendizaje continuo y la innovación. Recuerda, la clave está en explorar, gestionar y optimizar el uso de estas herramientas para transformarlos en aliados de valor en tus proyectos.
Aportes 12
Preguntas 2
Ordenar por:
Existiran parametros ejemplo de consumos de recursos cuantificables por aplicaciones tipo? por ejemplo un chatbot de agencia de viajes, tantos usuarios… tantos procesos… es igual a $54.00 dlls al mes o algo asi
Sería muy bueno un curso de Llama 2 que es gratis.
En la clase anterior sin querer hice un loop infinito a openai, literal veía como se iba el dinero por cada loop, felizmente existía el CTRL+C para cortarlo. 😅😅😅
La idea que yo tengo para medir los costos en mi empresa es: ya que los costos son por request y por lo largo del chat, un ejercicio que recomendaría sería medir cuantas request y cuanto costo sería una interacción esperada de tu chatbot, y lo multiplicas por la cantidad de interacciones que esperas de ese tipo para tener un aproximado de cuanto consumiría tu chatbot.
Seria esto el mejor camino para esto?
Que buenas recomendaciones para tener un mejor control de los consumos y costos.
Gracias.
si tienes muchos usuarios usando chatgpt, si sale caro
muchos toman el modelo y montan su propia infraestructura de AI
Con el último lanzamiento de GPT-4 Turbo, se lanzaron servicios adicionales. Ahora hay un servicio de asistencia para desarrolladores:
no encuentro el link o enlace que se menciona en la clase
Antes de hacer una implementación a un cliente, si es que trabajan como consultores y desarrollardores en IA para negocios, dejen en claro que esto requiere un costo mensual de uso de tecnología e intenten cuantificar en medida de lo posible.
He visto proyectos apagarse porque implementan todo y nunca consideraron operación mensual.
Yo lo estimo considerando un número de tokens esperado de input y output por cada ejecución, luego múltiplicando por el valor de los tokens y finalmente multiplicar por la cantidad de ejecuciones mensuales. A eso sumar costo de otras tecnologías asociadas que se requieran para el caso.
Lo otro relevante es poder hacerles la comparación de costos del proceso usando IA y haciéndo algo manual. Ese costo de oportunidad debería ser uno de los grandes criterios de decisión también.
Pasar calcular cuando podría ser nuestra facturación mensual comparto los costos de botpress, ofrecen un servicio de chatbot basado en GPT, nos podría ayudar a estimar cuando costara haciéndolo directamente con la API. Ej. botpress 5000 mensajes por $25 usd, probablemente haciéndolo directamente el costo sea un 40% menos.
Supongamos que tenemos 100 usuarios activos mensuales, eso les da 50 mensajes al mes.
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