Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI
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OpenAI API

1

¿Cómo usar la API de OpenAI en tu producto?

2

Conociendo la documentación de la API de OpenAI

3

Cargar modelo de la API de OpenAI con Python

4

Chat Completions: modelos de Chat de OpenAI

5

Aplicación de ejemplo utilizando modelos de OpenAI

6

Parámetros de Text Completion: temperature, top_p y n

7

Buenas prácticas al usar modelos de OpenAI

8

Modelos de texto disponibles de OpenAI

Quiz: OpenAI API

Fine-tuning de modelos de OpenAI

9

¿Por qué hacer fine-tuning a modelos de OpenAI?

10

Modelos disponibles para Fine-tuning en OpenAIf

11

Costos de uso de OpenAI: tokenización de texto

12

Configuración de entorno local de OpenAI con Anaconda

13

Formato de datos para fine-tuning

14

Preparar datos para fine-tuning

15

Fine-tuning de modelo de OpenAI

16

¿Cómo usar el Playground de OpenAI para probar modelos?

17

Pruebas al modelo con fine-tuning

18

Optimizar el modelo: ajuste de parámetros en Playground

19

Validación de modelos fine-tuned de OpenAI

Quiz: Fine-tuning de modelos de OpenAI

Integración de modelo a aplicación de chat

20

¿Cómo crear un chatbot con Telegram?

21

Procesando la entrada del usuario para el chatbot

22

Prueba de envío de mensajes del chatbot

23

Función main() del chatbot

24

Integración del modelo de OpenAI a Telegram

25

Manejo de errores y excepciones de la API de OpenAI

Quiz: Integración de modelo a aplicación de chat

Conclusión

26

Recomendaciones finales y proyectos alternativos con la API de OpenAI

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Curso de Desarrollo de Chatbots con OpenAI

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Carla Marcela Florida Román

Carla Marcela Florida Román

Manejo de errores y excepciones de la API de OpenAI

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Recursos

Con la era digital en pleno auge, el dominio de las APIs y cómo gestionar sus posibles irregularidades se ha convertido en una destreza esencial para los desarrolladores. Hoy profundizaremos en la materia, aprendiendo sobre el manejo de errores y excepciones en la API de OpenAI. Para ello, iniciaremos con un ejemplo práctico en el que se implementan mejoras y se depura nuestro código desde Visual Studio Code.

Ajustando el código en Visual Studio Code

Antes de sumergirnos en el mundo de las excepciones, es crucial limpiar nuestro código de cualquier error. Examinemos uno en particular donde la información se envía incorrectamente. En dicho fragmento, hay que asegurarse de que la data se mande de manera adecuada en un diccionario determinado, enfocándonos específicamente en el offset, que establece el punto desde el cual deseamos comenzar la lectura del mensaje.

¿Cómo agregar la coherencia de las respuestas?

Para obtener respuestas más lúcidas de nuestro bot, es importante incluir un stop adecuado. En este caso, lo configuraremos como end tal y como se especificaba en nuestro set de datos. Esto nos ayudará a delimitar las respuestas y a evitar que el bot las extienda innecesariamente.

Prevenir bucles repetitivos

Otro aspecto clave es asegurarse de que el bot no caiga en un bucle, proporcionando respuestas continuas a la misma pregunta. Para prevenir esto, vamos a ajustar el manejo del tiempo, utilizando un else en el código para evitar repeticiones.

Identificación y manejo de errores

Tras ejecutar el bot y comprobar su correcto funcionamiento en Telegram, damos paso al aprendizaje sobre los errores y excepciones específicos de la API de OpenAI.

¿Cuáles son los errores comunes en la API de OpenAI?

Hablamos de errores relacionados con:

  • Claves de API incorrectas o caducadas.
  • Problemas vinculados a la organización del usuario.
  • Límites en el uso de los modelos o en la cantidad de solicitudes (requests).

Estos son puntos críticos que todos desarrolladores deben conocer y saber cómo manejar adecuadamente.

Utilizando try except en Python

Para ilustrar la aplicación de buenas prácticas, realicemos una simulación de error en un notebook, intentando llamar a un modelo sin modificar la clave API requerida. Observaremos un authentication error que resolveremos aplicando un bloque try except.

Aquí radica la elegancia de la programación defensiva: nos preparamos para el fallo y aprendemos a manejarlo con gracia.

Desafío

Como desarrolladores, debemos aspirar a expandir el alcance de nuestras creaciones. Te invito a llevar el PlatziBot más allá de tu computadora local, afrontando el desafío de desplegarlo en un servidor. Explora la posibilidad de usar el servidor de Telegram para ello. Recuerda, la implementación y manejo de excepciones no solo es un criterio de un código robusto, sino también el sello de un programador proactivo y meticuloso.

Aportes 2

Preguntas 1

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Paolo Joaquin Pinto Perez

Paolo Joaquin Pinto Perez

hace 5 meses

Ya decia yo que estaba extraño hacer peticiones https sin manejo de alguna exception. Sin bien tiene un enfoque distinto y por eso no hacemos el manejo de conceptos como el asincronismo,
Es correcto hacer manejo de posible Excepciones ya que estamos conectandonos a la internet.
En el ejemplo proporcionado de la documentacion nos da muchos posibles errores al hacer una peticion:

try:
   #Haga su solicitud de API OpenAI aquí
   respuesta = openai.Completion.create(prompt="Hola mundo",
                                       model="text-davinci-003")
except openai.error.APIError as e:
   #Manejar error de API aquí, p. reintentar o iniciar sesión
   print(f"La API de OpenAI devolvió un error de API: {e}")
   pass #Aprobar
except openai.error.APIConnectionError as e:
   #Manejar error de conexión aquí
   print(f"Error al conectarse a la API de OpenAI: {e}")
   pass
except openai.error.RateLimitError as e:
   #Manejar error de límite de tasa (recomendamos usar retroceso exponencial)
   print(f"La solicitud de API de OpenAI excedió el límite de frecuencia: {e}")
   pass
Orlando castellanos

Orlando castellanos

hace 3 meses

noooo puede ser justo lo que me interesaba era la parte del servidor porfavor aunque sea saquen un blog paso a paso