AI說書 - 從0開始 - 241 | 微調 GPT 模型之模型管理
閱讀時間約 4 分鐘
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
先列出目前擁有的材料：
- 微調 GPT 模型引言：AI說書 - 從0開始 - 229 | 微調 GPT 模型引言
- 微調 GPT 模型的前置步驟：AI說書 - 從0開始 - 230 | 微調 GPT 模型的前置步驟
- 微調 GPT 模型的函式庫安裝：AI說書 - 從0開始 - 231 | 微調 GPT 模型的函式庫安裝
- 微調 GPT 模型的資料集準備：AI說書 - 從0開始 - 232 | 微調 GPT 模型的資料集準備
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 233 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
- 微調 GPT 模型的資料集檢查：AI說書 - 從0開始 - 234 | 微調 GPT 模型的資料集檢查
- 微調 GPT 模型的必要檔建立：AI說書 - 從0開始 - 235 | 微調 GPT 模型的必要檔建立
- 微調 GPT 模型任務狀態查詢：AI說書 - 從0開始 - 236 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢
- 微調 GPT 模型任務狀態查詢：AI說書 - 從0開始 - 237 | 微調 GPT 模型任務狀態查詢
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 238 | 微調 GPT 模型之推論
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 239 | 微調 GPT 模型之推論
- 微調 GPT 模型之推論：AI說書 - 從0開始 - 240 | 微調 GPT 模型之推論
您還可以存取模型資訊、取消作業以及刪除微調模型，為此，請仔細啟動維護功能：
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
maintenance = False
if maintenance is True:
# List 10 fine-tuning jobs
client.fine_tuning.jobs.list(limit = 10)
# Retrieve the state of a fine-tune
client.fine_tuning.jobs.retrieve("ftjob-your job")
# Cancel a job
client.fine_tuning.jobs.cancel("ftjob-your job")
# List up to 10 events from a fine-tuning job
client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id = "ftjob-your job", limit = 10)
# Delete a fine-tuned model
client.models.delete("your model")
更多 OpenAI 的服務見：https://platform.openai.com/docs/ guides/fine-tuning/
166會員
424內容數
這裡將提供： AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹，一起在未來AI的世界擁抱AI技術，不BI。
留言0
查看全部
你可能也想看
Google News 追蹤
Hi 我是 VK~
在 8 月底寫完〈探索 AI 時代的知識革命：NotebookLM 如何顛覆學習和創作流程？〉後，有機會在 INSIDE POSSIBE 分享兩次「和 NotebookLM 協作如何改變我學習和創作」的主題，剛好最近也有在許多地方聊到關於 NotebookLM 等 AI 工具
這是張老師的第三本書，我想前二本應該也有很多朋友們都有讀過，我想絕對是受益良多，而這次在書名上就直接點出，著重在從投資的角度來切入
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們在AI說書 - 從0開始 - 28中闡述了一些AI專業者的未來發展方向，現在我們更細分：
人工智慧專家在人工智慧某一領域擁有專業知識或技能，包含微調模型、維護和支
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
嘗試問以下問題：Provide a
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference
Hi 我是 VK~
在 8 月底寫完〈探索 AI 時代的知識革命：NotebookLM 如何顛覆學習和創作流程？〉後，有機會在 INSIDE POSSIBE 分享兩次「和 NotebookLM 協作如何改變我學習和創作」的主題，剛好最近也有在許多地方聊到關於 NotebookLM 等 AI 工具
這是張老師的第三本書，我想前二本應該也有很多朋友們都有讀過，我想絕對是受益良多，而這次在書名上就直接點出，著重在從投資的角度來切入
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
在某些情況下，別人提供的 Pretrained Transformer Model 效果不盡人意，可能會想要自己做 Pretrained Model，但是這會耗費大量運
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
總結一下目前有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 103：資料集載入
AI說書 - 從0開始 - 104：定義資料清洗的函數
AI說書 - 從0開始 - 105
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
以下陳述任務 (Task)、模型 (Model)、微調 (Fine-Tuning)、GLUE (General Language Understanding Evalu
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
繼 AI說書 - 從0開始 - 82 與 xxx ，我們談論了衡量 AI 模型的方式，那當你訓練的模型比 State-of-the-Art 還要好並想要進行宣稱時，需要
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
Transformer 可以透過繼承預訓練模型 (Pretrained Model) 來微調 (Fine-Tune) 以執行下游任務。
Pretrained Mo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續xxxx，ChatGPT 產生的程式，我們將它匯入 Colab 執行看看 ( Colab 使用教學見 使用Meta釋出的模型，實作Chat GPT - Part 0
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
先做個總回顧：
Transformer 架構總覽：AI說書 - 從0開始 - 39
Attention 意圖說明：AI說書 - 從0開始 - 40
Transfo
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們在AI說書 - 從0開始 - 28中闡述了一些AI專業者的未來發展方向，現在我們更細分：
人工智慧專家在人工智慧某一領域擁有專業知識或技能，包含微調模型、維護和支
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
延續AI說書 - 從0開始 - 22解釋Foundation Model與Engines意涵後，我們來試用看看ChatGPT。
嘗試問以下問題：Provide a
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
我們已經在AI說書 - 從0開始 - 17中，介紹了大型語言模型 (LLM)世界裡面常用到的Token，現在我們來談談OpenAI的GPT模型如何利用Inference