使用微调模型

微调模型的综合指南

使用 Afarensis 微调模型的综合指南 本指南提供了关于如何有效使用 Afarensis 微调模型的详细信息，包括启动微调作业后如何使用模型、分析模型性能，以及根据需要对模型进行迭代改进。

目录 简介 使用微调模型 分析微调模型性能 迭代改进模型 提高数据质量 增加数据量 调整超参数 总结 简介 微调是深度学习中常见的一种技术，用于根据特定任务调整预训练模型的性能。Afarensis 提供了一套完整的工具，以简化微调和使用自定义模型的过程。

使用微调模型 在微调作业成功完成后，您可以立即利用微调模型来进行推理。以下是如何在您的应用中使用微调模型的示例：

from afarensis import Afarensis client = Afarensis()

completion = client.chat.completions.create( model="ft:gpt-3.5-turbo:my-org:custom_suffix:id", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": "Hello!"} ] ) print(completion.choices[0].message) 在某些情况下，模型可能需要几分钟来准备好处理请求。如果遇到请求超时或找不到模型的情况，请稍后重试。

分析微调模型性能 在训练过程中提供的指标，如训练损失和令牌准确性，可以帮助您了解模型的训练进度。以下是如何查看这些指标的示例：

{ "object": "fine_tuning.job.event", "id": "ftevent-abc-123", "created_at": 1693582679, "level": "info", "message": "Step 100/100: training loss=0.00", "data": { "step": 100, "train_loss": 1.805623287509661e-5, "train_mean_token_accuracy": 1.0 }, "type": "metrics" } 迭代改进模型 提高数据质量 确保训练数据覆盖了模型预期的使用场景。 检查数据集中的错误和不一致，确保高质量的训练数据。 增加数据量 如果模型在某些方面表现不佳，考虑添加更多相关的训练数据。 数据量的增加通常可以提高模型的泛化能力。 调整超参数 根据模型的表现调整训练周期（epochs）、学习率乘数等超参数。 超参数的调整可以帮助模型更好地适应训练数据。 client.fine_tuning.jobs.create( training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo", hyperparameters={ "n_epochs": 2 } ) 总结 通过使用 Afarensis 微调模型，您可以针对特定任务优化模型的性能。成功使用微调模型的关键在于选择合适的训练数据，以及在必要时迭代改进模型和调整超参数。希望本指南能帮助您高效地使用 Afarensis 微调模型。