OpenAI

AI・ML

OpenAIモデルへのアクセス、ファインチューニングデータセット、API使用量の管理 - NeotaskがNeotaskですべてを実行します。

• コードを書かずにGPTモデル、DALL·E、Whisper、Embeddingsを呼び出す
• 組織全体のトークン使用量、コスト、レート制限を監視する
• 平易な会話でファインチューニングジョブとモデルのデプロイメントを管理する

できること

オンデマンドモデル推論

1つの命令で任意のOpenAIモデル - GPT-4o、o1、DALL·E 3、Whisper、TTS - を呼び出す。構造化プロンプトを渡し、temperatureとmax_tokensを設定し、結果をワークフローに直接パイプします。

使用量とコスト監視

モデル、日付範囲、またはチームメンバー別のOpenAI支出内訳をNeotaskに依頼。予算上限に達する前に暴走したAPI呼び出しを発見します。

ファインチューニングジョブ管理

トレーニングファイルをアップロードし、ファインチューニングの実行を開始し、ジョブステータスを監視し、完成したモデルをダウンロード - すべてOpenAIダッシュボードに触れずに。

Embedding生成

ドキュメント、コードスニペット、または検索クエリのベクターEmbeddingを生成。同じ会話でPineconeやWeaviateなどのベクターデータベースに直接出力をパイプします。

APIキーと組織管理

アクティブなAPIキーをリスト表示し、レート制限ティアを確認し、組織メンバーをレビュー - 自然言語コマンドでOpenAIアカウントを整理します。

試してみましょう

• 「GPT-4oを使ってこの10ページのドキュメントを200語以内に要約して」
• 「今月モデル別に分けたOpenAIの支出はいくらですか？」
• 「このJSONLファイルでファインチューニングジョブを開始して完了したら通知して」
• 「これら100の製品説明のEmbeddingを生成してJSON配列として返して」
• 「GPT-4の現在のレート制限ティアは？」
• 「Whisperを使ってこの音声ファイルを文字起こしして」
• 「DALL·E画像を作成して: フィンテックスタートアップのミニマリストロゴ、白背景」
• 「組織内のすべてのファインチューニング済みモデルと作成日時をリストアップして」

プロのヒント

• 大量のEmbeddingジョブをNeotask経由でルーティングしてリクエストを自動バッチ処理してレート制限以下に保ちましょう
• モデルの誤ルーティングが複利化する前に発見するために毎週コストレポートを依頼しましょう
• OpenAIのファインチューニングを内部データパイプラインと組み合わせましょう - データセットの形状を説明してNeotaskにアップロード形式を処理させましょう
• Neotaskを使ってファインチューニングを本番に昇格する前に2つのモデルバージョンの出力を並べて比較しましょう
• クリーンなコスト帰属のために、組織レベルのOpenAI APIキーを安全なボルトに保管し、ワークフローごとにプロジェクトキーを使いましょう

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• Anthropic - Claudeモデルの呼び出し、プロンプトの管理、使用量の監視 - NeotaskがNeotaskでAnthropicのAPIを調整します。
• Scholar Gateway - Neotask上のNeotaskがWileyのScholar Gatewayに調査ワークフローを接続 - 査読済みの科学文献全体でセマンティック検索を実行して権威あるソースに基づいた研究を。

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