본 글에서는 구글 코랩에서 챗GPT를 사용하는 방법을 단계별로 소개합니다. 구글 코랩을 시작하여 OpenAI API 키를 설정하고 필요한 라이브러리를 설치한 후, 챗GPT와 쉽게 대화할 수 있는 함수를 작성하는 방법을 알아보겠습니다.
- 구글 코랩 시작하기
- 구글 계정에 로그인
- 구글 코랩 접속 후 ‘새노트’ 클릭하여 파일 생성
- OpenAI API 키 가져오기
- OpenAI에서 API 키 발급 (https://platform.openai.com/account/api-keys/)
- 발급받은 API 키 복사하여 안전하게 보관
- 구글 코랩에 필요한 라이브러리 설치하기
- 셀에 다음 코드 입력:
!pip install openai
- 셀에 다음 코드 입력:
- API 키를 구글 코랩에 설정하기
- 셀에 다음 코드 입력 후 발급받은 API 키로 교체:
import openai openai.api_key = "YOUR_API_KEY"
- 셀에 다음 코드 입력 후 발급받은 API 키로 교체:
- 챗GPT와 대화하기 위한 함수 작성하기
- 셀에 다음 코드 입력:
pythonCopy codedef ask_chatgpt(prompt):
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-002",
prompt=prompt,
max_tokens=150,
n=1,
stop=None,
temperature=0.5,
)
answer = response.choices[0].text.strip()
return answer
- 함수를 사용하여 챗GPT와 대화하기
- 셀에 다음 코드 입력 후 원하는 질문 작성:
pythonCopy codeprompt = "질문을 여기에 작성하세요."
response = ask_chatgpt(prompt)
print(response)
이 가이드를 따르면, 구글 코랩에서 챗GPT를 사용할 수 있습니다. 원하는 질문을 작성하고 함수를 호출하여 챗GPT와 대화를 즐기세요!
자세한 이미지 설명은 원본 글에서 확인하실 수 있습니다.
https://blog.naver.com/medterm/223074826423
코랩에서 데이터 분석과 시각화 작업을 진행하면서 필요한 도움을 즉시 받기 위해 챗GPT를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 코딩 문제 해결, 새로운 라이브러리 사용법, 데이터 분석 전략 등에 대한 지원을 받을 수 있습니다.
코랩에서 챗GPT와 함께 작업하기: 이유, 장점 및 주의사항
- 코딩, 데이터 분석 및 시각화 관련 질문에 즉시 답변 받기 가능
- 코랩 환경에서 코드 작성과 실행 과정에서 실시간 도움 제공
- 챗GPT의 지원으로 문제 해결 과정이 빨라져 효율성 향상
- 챗GPT의 답변이 길 경우 코랩에서 토큰 제한으로 인해 답변이 중단될 수 있음
- 복잡한 질문이나 여러 질문에 대한 답변을 원할 때는 오픈AI 웹사이트에서 챗GPT와 대화하는 것이 더 적합
- 챗GPT API 호출에 비용이 발생하므로 빈번한 사용은 비용 부담이 될 수 있음
항목 | 구글코랩에서 챗GPT를 연동해서 사용 |
이유 | 1. 구글 코랩에서 데이터 분석 및 시각화 작업을 수행하면서 도움이 필요한 경우, 챗지피티를 사용하여 즉시 도움을 받을 수 있습니다. 2. 코딩 문제 해결, 새로운 라이브러리 사용법, 데이터 분석 전략 등에 대한 도움을 받기 위해 챗지피티를 활용할 수 있습니다. |
장점 | 1. 챗지피티와의 대화를 통해 코딩, 데이터 분석 및 시각화 관련 질문에 즉시 답변을 받을 수 있습니다. 2. 구글 코랩 환경에서 직접 코드를 작성하고 실행하면서 도움이 필요한 경우에 유용합니다. 3. 챗지피티의 도움을 받아 문제 해결 과정을 빠르게 진행할 수 있어 효율성이 증가합니다. |
단점 | 1. 코랩 노트북에서 사용하는 경우, 챗지피티의 답변이 길 경우 토큰 제한으로 인해 답변이 중간에 끊길 수 있습니다. 2. 여러 질문이 있거나 더 복잡한 질문에 대한 답변을 원할 때는 오픈AI 웹사이트에서 챗지피티와 대화하는 것이 더 적합할 수 있습니다. 3. 챗지피티 API 호출에 비용이 발생하므로, 빈번한 사용은 비용 부담이 될 수 있습니다. |