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Maison développement back-end Tutoriel Python Soumettre un travail de mise au point?: organiser la main d'?uvre

Soumettre un travail de mise au point?: organiser la main d'?uvre

Jan 06, 2025 pm 04:44 PM

Submitting a Fine-Tuning Job: Organising the Workforce

Les Six Triple Eight comptaient sur la discipline et la coordination pour exécuter leur mission. Nous refléterons cela en créant et en soumettant un travail de mise au point, permettant au LLM d'apprendre de notre ensemble de données organisé.

Mise au point avec OpenAI

Lorsque vous créez une tache de réglage fin via client.fine_tuning.job.create(), vous soumettez votre configuration et votre ensemble de données à OpenAI pour formation. Vous trouverez ci-dessous les paramètres clés et leurs objectifs.


1. Aper?u des paramètres

modèle

  • Description?: Le modèle GPT pré-entra?né que vous souhaitez affiner.
  • Exemples?: "gpt-3.5-turbo", "davinci", "gpt-4-mini" (hypothétique).

fichier_entra?nement

  • Description?:?ID de fichier d'un fichier JSONL téléchargé contenant vos données d'entra?nement.
  • Remarque?: obtenez cet identifiant en téléchargeant votre ensemble de données avec l'API Files et en stockant le file_id.

hyperparamètres

  • Description?: Un dictionnaire précisant les hyperparamètres de réglage fin.
  • Champs clés?:
    • batch_size?: Nombre d'exemples par lot (auto par défaut).
    • learning_rate_multiplier?: facteur d'échelle pour le taux d'apprentissage (auto par défaut).
    • n_epochs?: nombre d'époques (parcourt l'ensemble de l'ensemble de données).

suffixe

  • Description?: Une cha?ne personnalisée (jusqu'à 18?caractères) ajoutée au nom du modèle affiné.

graine

  • Description : Entier pour la reproductibilité.
  • Utilisation?: garantit la même randomisation et des résultats d'entra?nement cohérents d'une course à l'autre.

validation_file

  • Description?: L'ID de fichier d'un fichier JSONL contenant votre ensemble de validation.
  • Facultatif?: Mais recommandé pour suivre le surapprentissage et garantir un modèle bien généralisé.

intégrations

  • Description?: une liste d'intégrations (par exemple, poids et biais) que vous souhaitez activer pour le travail.
  • Champs?: inclut généralement des configurations spécifiques au type et à l'intégration.

client.fine_tuning.job.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    training_file="train_id",
    hyperparameters={
        "n_epochs": 1
    },
    validation_file="val_id"
)

Gestion des taches de réglage fin
Récupère jusqu'à 10 taches de réglage fin.

client.fine_tuning.jobs.list(limit=10)


Récupérer un travail spécifique

client.fine_tuning.retrieve("job_id")



Liste des événements pour un travail

client.fine_tuning.list_events(
    fine_tuning_job_id="xxxx",
    limit=5
)

Résumé

  • Sélection du modèle?: choisissez un modèle GPT approprié à affiner.

  • Préparation des données?: téléchargez des fichiers JSONL et notez leurs identifiants.

  • Hyperparamètres?: ajustez la taille du lot, le taux d'apprentissage et les époques pour des performances optimales.

  • Surveillance?: utilisez les fichiers de validation, la récupération des taches et la journalisation des événements pour garantir l'efficacité de vos trains miniatures.

  • Reproductibilité?: définissez une valeur de départ si des résultats cohérents sont importants pour votre flux de travail.

  • En suivant ces étapes, vous disposerez d'un chemin clair pour soumettre et gérer vos taches de réglage fin dans OpenAI, garantissant ainsi que votre modèle est formé précisément sur vos données personnalisées.

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Pour implémenter un itérateur personnalisé, vous devez définir les méthodes __iter__ et __Next__ dans la classe. ① La méthode __iter__ renvoie l'objet itérateur lui-même, généralement soi, pour être compatible avec des environnements itératifs tels que pour les boucles; ② La méthode __Next__ contr?le la valeur de chaque itération, renvoie l'élément suivant dans la séquence, et lorsqu'il n'y a plus d'éléments, une exception d'arrêt doit être lancée; ③ L'état doit être suivi correctement et les conditions de terminaison doivent être définies pour éviter les boucles infinies; ④ Logique complexe telle que le filtrage des lignes de fichiers et faire attention au nettoyage des ressources et à la gestion de la mémoire; ⑤ Pour une logique simple, vous pouvez envisager d'utiliser le rendement de la fonction du générateur à la place, mais vous devez choisir une méthode appropriée basée sur le scénario spécifique.

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Les tendances futures de Python incluent l'optimisation des performances, les invites de type plus fortes, la montée des temps d'exécution alternatifs et la croissance continue du champ AI / ML. Premièrement, CPYthon continue d'optimiser, améliorant les performances grace à un temps de démarrage plus rapide, à l'optimisation des appels de fonction et à des opérations entières proposées; Deuxièmement, les invites de type sont profondément intégrées dans les langues et les cha?nes d'outils pour améliorer l'expérience de sécurité et de développement du code; Troisièmement, des temps d'exécution alternatifs tels que Pyscript et Nuitka offrent de nouvelles fonctions et des avantages de performance; Enfin, les domaines de l'IA et de la science des données continuent de se développer, et les bibliothèques émergentes favorisent un développement et une intégration plus efficaces. Ces tendances indiquent que Python s'adapte constamment aux changements technologiques et maintient sa position principale.

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La réponse principale au découpage de la liste Python est de ma?triser la syntaxe [start: fin: étape] et comprendre son comportement. 1. Le format de base du découpage de la liste est la liste [Démarrage: fin: étape], où le démarrage est l'index de démarrage (inclus), la fin est l'index final (non inclus), et l'étape est la taille de pas; 2. OMIT START Par défaut Démarrer à partir de 0, omettre la fin par défaut à la fin, omettez l'étape par défaut à 1; 3. Utilisez My_List [: N] pour obtenir les N premiers éléments et utilisez My_List [-N:] pour obtenir les N derniers éléments; 4. Utilisez l'étape pour sauter des éléments, tels que My_List [:: 2] pour obtenir des chiffres pair, et les valeurs d'étape négatives peuvent inverser la liste; 5. Les malentendus communs incluent l'indice final pas

Polymorphisme dans les classes python Polymorphisme dans les classes python Jul 05, 2025 am 02:58 AM

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