[요즘 핫한]ChatGPT를 python에서 사용하는 방법

 

ChatGPT 사용 방법

ChatGPT는 OpenAI에서 제공하는 대규모 언어 모델 중 하나로, 다양한 자연어 처리(NLP) 태스크에 사용할 수 있습니다. ChatGPT를 사용하여 대화형 인터페이스를 구현하거나 텍스트 생성 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 아래는 ChatGPT를 사용하는 방법입니다.

 

1. 패키지 설치

ChatGPT를 사용하기 위해서는 먼저 필요한 패키지를 설치해야 합니다. Python 3.x 버전을 사용하는 경우, 아래와 같이 명령어를 실행하여 패키지를 설치할 수 있습니다.

 

pip install openai

2. API Key 발급

ChatGPT를 사용하기 위해서는 OpenAI API Key가 필요합니다. API Key를 발급받으려면 OpenAI 홈페이지에 회원가입을 하고, API Key를 생성하면 됩니다. API Key는 개인정보 보호를 위해 외부에 노출되지 않도록 조심해야 합니다.

3. 인증 정보 설정

API Key를 발급받았으면, ChatGPT를 사용할 때 이를 인증하기 위해 인증 정보를 설정해야 합니다. API Key를 포함한 인증 정보는 환경 변수에 저장하는 것이 좋습니다. 환경 변수를 설정하는 방법은 운영 체제마다 다를 수 있습니다. Windows 운영 체제를 사용하는 경우, 아래와 같이 명령어를 실행하여 환경 변수를 설정할 수 있습니다.

 

set OPENAI_API_KEY=발급받은_API_Key

4. 모델 선택

ChatGPT에는 여러 가지 사전 학습된 모델이 있습니다. 가장 일반적인 것은 GPT-2 모델입니다. 하지만 다른 모델도 사용할 수 있습니다. 예를 들어 GPT-3는 더 크고 더 정확한 모델입니다.

사용 가능한 모델을 보려면 다음 코드를 사용합니다.

 

from transformers import pipeline
pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-2.7B')

 

위의 코드에서 "EleutherAI/gpt-neo-2.7B"는 GPT-NEO 모델을 의미합니다.

5. 텍스트 생성

텍스트 생성을 위해선 텍스트 생성 파이프라인을 로드해야 합니다. 이를 위해서는 다음 코드를 사용합니다.

 

generator = pipeline('text-generation', model='EleutherAI/gpt-neo-2.7B', device=0)

 

위의 코드에서 "device=0"은 GPU 디바이스를 사용하겠다는 의미입니다. 만약 GPU를 사용하지 않으려면 "device=-1"로 설정합니다.

이제 다음과 같이 "generator" 객체를 사용하여 텍스트를 생성할 수 있습니다.

 

generator("Hello, how are you?", max_length=50, do_sample=True)

위의 코드에서 "max_length"는 생성할 텍스트의 최대 길이를 나타냅니다. "do_sample"은 생성할 텍스트를 무작위로 샘플링할 것인지 여부를 결정합니다.

 

6. 추가 설정

ChatGPT를 사용할 때 고려해야 할 몇 가지 추가적인 설정이 있습니다.

6.1. 임계값 설정

ChatGPT 모델은 생성된 텍스트의 품질이 일정 수준 이하인 경우가 발생할 수 있습니다. 이런 경우, 모델이 생성한 텍스트를 사용하지 않도록 하는 것이 좋습니다. 이를 위해 ChatGPT에는 생성된 텍스트의 품질을 측정하는 임계값(threshold)을 설정할 수 있습니다.

임계값은 생성된 텍스트에 대한 평가 지표를 기준으로 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 모델이 생성한 텍스트 중에서 일부가 비합리적이거나 모순되는 경우, 그리고 일부가 매우 일반적이거나 정확하지 않은 경우 등은 모두 품질이 떨어지는 텍스트로 간주됩니다. 이러한 텍스트의 비율이 특정 임계값 이상인 경우, 모델이 생성한 전체 텍스트를 사용하지 않도록 할 수 있습니다.

임계값은 ChatGPT 생성 클래스의 generate() 메서드의 threshold 매개변수를 통해 설정할 수 있습니다. 기본적으로 threshold=0.5로 설정되어 있습니다. 즉, 생성된 텍스트의 평가 점수가 0.5 이하인 경우, 해당 텍스트는 사용하지 않습니다. 사용자는 이 값을 변경하여 생성된 텍스트의 품질을 조절할 수 있습니다.

6.2. GPU 사용 설정

ChatGPT는 대규모 모델 및 데이터에 대한 처리를 위해 GPU를 사용할 수 있습니다. 이를 위해서는 다음과 같은 작업을 수행해야 합니다.

1. CUDA 설치
2. cuDNN 설치
3. GPU 지원 라이브러리 설치
4. GPU 설정 확인
5. 학습 코드에서 GPU 사용 설정

CUDA 설치

CUDA는 NVIDIA에서 개발한 GPU용 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다. ChatGPT에서 GPU를 사용하려면 먼저 CUDA를 설치해야 합니다. CUDA 설치는 다음과 같은 단계로 수행할 수 있습니다.

1. NVIDIA GPU 드라이버 설치
2. CUDA Toolkit 다운로드 및 설치
3. 환경 변수 설정

cuDNN 설치

cuDNN은 CUDA용 딥러닝 라이브러리로, NVIDIA에서 제공합니다. ChatGPT에서 GPU를 사용하려면 cuDNN도 설치해야 합니다. cuDNN 설치는 다음과 같은 단계로 수행할 수 있습니다.

1. cuDNN 다운로드
2. 파일 압축 해제
3. 파일 복사

GPU 지원 라이브러리 설치

GPU를 사용하려면 다음과 같은 라이브러리도 설치해야 합니다.

• pycuda
• numpy
• torch

GPU 설정 확인

설치가 완료되면, 다음과 같은 명령어를 사용하여 GPU가 올바르게 설치되었는지 확인할 수 있습니다.

import torch

if torch.cuda.is_available():
    print("GPU를 사용할 수 있습니다.")
else:
    print("GPU를 사용할 수 없습니다.")

출력 결과가 'GPU를 사용할 수 있습니다.'로 나오면 GPU가 올바르게 설치된 것입니다.

6.2. GPU 사용 설정

이제 chatgpt를 학습시키기 위해 GPU를 사용하도록 설정합니다. 먼저, 다음 코드를 사용하여 시스템에서 사용 가능한 모든 GPU를 확인합니다.

import torch

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")
    print(f"There are {torch.cuda.device_count()} GPU(s) available.")
    print(f"We will use the GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
else:
    print("No GPU available, using the CPU instead.")
    device = torch.device("cpu")

위 코드는 현재 시스템에서 사용 가능한 GPU가 있는지 확인하고, GPU를 사용하는 경우 어떤 GPU를 사용할 것인지를 선택합니다.

출력 결과에서 사용할 GPU의 이름을 확인할 수 있습니다.

이제, `device` 변수를 이용하여 chatgpt 모델을 GPU에서 학습하도록 설정합니다.

 

다음 코드에서 `device` 변수를 이용하여 모델과 옵티마이저를 GPU로 이동시키고, 학습 및 검증 데이터도 GPU에서 처리할 수 있도록 설정합니다.

model.to(device)

# 학습 및 검증 데이터를 GPU로 이동
train_dataloader = [d.to(device) for d in train_dataloader]
val_dataloader = [d.to(device) for d in val_dataloader]

# 옵티마이저를 GPU로 이동
optimizer.state = optimizer.state.to(device)

이제 chatgpt 모델을 GPU에서 학습시키기 위한 모든 설정이 완료되었습니다. 이제 학습을 시작할 수 있습니다.

 

 

끝.