【Django】ChatGPT APIのストリーム機能を使う方法

この記事では、DjangoとuWSGIを使ってChatGPT APIのストリーム機能を利用する方法を解説します。ストリーム機能を使用することで、リアルタイムでの応答や効率的なデータ処理が可能になります。この記事では、以下の設定が必要なことを説明します。

必要なツールとライブラリ

  • Python 3
  • Django
  • uWSGI
  • OpenAIのChatGPT API

手順1: Djangoプロジェクトをセットアップする

まず、新しいDjangoプロジェクトを作成し、必要なパッケージをインストールします。

$ django-admin startproject chatgpt_project
$ cd chatgpt_project
$ pip install django uwsgi
$ pip install djangorestframework
$ pip install openai

手順2: uWSGI設定ファイルを作成する

プロジェクトルートに uwsgi.ini ファイルを作成し、以下の内容を記入します。

[uwsgi]
http-timeout = 86400
http-auto-chunked = true
add-header = X-Accel-Buffering: no

module = chatgpt_project.wsgi:application
master = true
processes = 5
socket = chatgpt_project.sock
chmod-socket = 664
vacuum = true
die-on-term = true

このファイルでは、ストリーム機能を有効化するために http-auto-chunked = true と add-header = X-Accel-Buffering: no を設定しています。

参照はこちら

手順3: Djangoビューを作成する (Django Rest Frameworkを使用)

views.py ファイルに、DRFとopenaiライブラリを使用してChatGPT APIと通信するためのビューを作成します。

import openai
from django.http import StreamingHttpResponse
from rest_framework.views import APIView

class ChatGPTStreamView(APIView):
    def post(self, request):
        openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
        prompt = "Your prompt here"

        response = openai.Completion.create(engine="davinci-codex", prompt=prompt, max_tokens=100, n=1, stream=True)

        def generate_stream_response():
            for choice in response['choices']:
                text = choice['text']
                yield text

        return StreamingHttpResponse(generate_stream_response(), content_type="text/plain")

おわりに

このチュートリアルでは、Django、uWSGI、Django Rest Framework、およびopenaiライブラリを使用して、ChatGPT APIのストリーム機能を利用する方法を学びました。これにより、リアルタイムでの応答や効率的なデータ処理が可能になります。設定やコード例を参考に、自分のプロジェクトでストリーミング機能を活用してみてください。今後もAI技術が進化し続ける中で、効果的なデータ処理方法を活用することが重要です。

Django,python

Posted by Next-k