例: Open AI モデルの統合

以下のドキュメントは、Open AI モデルへのカスタム接続のための構成例と Model Adapter を提供します。ユーザーのユースケースに適しているか確認するために、外部モデル統合の利点を確認してください。

ステップバイステップガイドについては、model adapter の作成方法および外部ホストモデルへの接続作成方法に関するドキュメントを参照してください。

例: Open AI Model Adapter

この例を Foundry で使用するには、Code Repositories アプリケーションで model adapter library を使用してモデル adapter を公開し、タグ付けしてください。

この model adapter は、Azure ホストインスタンスの Open AI への接続を構成します。これは Python 3.8.17、pandas 1.5.3、および openai 1.1.0 でテストされました。OpenAI クライアントを構築するためには、次の 5 個の入力が必要です:

base_url - base_url として提供
api_type - connection configuration で提供
api_version - connection configuration で提供
engine - connection configuration で提供
api_key - resolved_credentials として提供

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import palantir_models as pm
import models_api.models_api_executable as executable_api

from typing import Optional

import openai
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

# OpenAIModelAdapterクラスを定義します。これは、palantirのExternalModelAdapterクラスを継承します。
class OpenAIModelAdapter(pm.ExternalModelAdapter):
  # 初期化メソッド
  def __init__(self, base_url, api_type, api_version, engine, api_key):
    # 使用するエンジンを定義
    self.engine = engine

    # OpenAIの変数を設定
    openai.api_type = api_type
    openai.api_key = api_key
    openai.api_base = base_url
    openai.api_version = api_version

  # 外部コンテキストからOpenAIModelAdapterを初期化するクラスメソッド
  @classmethod
  def init_external(cls, external_context) -> "pm.ExternalModelAdapter":
    base_url = external_context.base_url
    api_type = external_context.connection_config["api_type"]
    api_version = external_context.connection_config["api_version"]
    engine = external_context.connection_config["engine"]
    api_key = external_context.resolved_credentials["api_key"]
    return cls(
      base_url,
      api_type,
      api_version,
      engine,
      api_key
    )

  # APIの入力と出力を定義するクラスメソッド
  @classmethod
  def api(cls):
    inputs = {"df_in": pm.Pandas(columns=[("prompt", str)])}
    outputs = {"df_out": pm.Pandas(columns=[("prompt", str), ("prediction", str)])}
    return inputs, outputs

  # 予測を行うメソッド
  def predict(self, df_in):
    predictions = []
    for _, row in df_in.iterrows():
      messages = [{"role": "user", "content": row['prompt']}]
      try:
        # OpenAIのChatCompletion APIを利用して予測を行います。
        response = openai.ChatCompletion.create(
          engine=self.engine,
          messages=messages,
        )
      # エラーハンドリング
      except openai.error.Timeout as e:
        logger.error(f"OpenAI API request timed out: {e}")
        raise e
      except openai.error.APIError as e:
        logger.error(f"OpenAI API returned an API Error: {e}")
        raise e
      except openai.error.APIConnectionError as e:
        logger.error(f"OpenAI API request failed to connect: {e}")
        raise e
      except openai.error.InvalidRequestError as e:
        logger.error(f"OpenAI API request was invalid: {e}")
        raise e
      except openai.error.AuthenticationError as e:
        logger.error(f"OpenAI API request was not authorized: {e}")
        raise e
      except openai.error.PermissionError as e:
        logger.error(f"OpenAI API request was not permitted: {e}")
        raise e
      except openai.error.RateLimitError as e:
        logger.error(f"OpenAI API request exceeded rate limit: {e}")
        raise e
      predictions.append(response.choices[0].message.content)
    df_in['prediction'] = predictions
    return df_in