


Die Frauen der Six Triple Eight bearbeiteten während des Zweiten Weltkriegs sorgfältig unzählige Briefe und stellten sicher, dass jeder seinen beabsichtigten Empfänger erreichte. Ihre Arbeit war erst mit der Lieferung abgeschlossen. Im KI-Bereich spiegelt die Inferenz diesen entscheidenden letzten Schritt wider. Nach der Feinabstimmung eines Modells validiert die Inferenz seine Leistung anhand realer Daten und bestätigt seine Fähigkeit, die trainierten Aufgaben genau auszuführen – sei es Klassifizierung, Zusammenfassung oder andere Spezialfunktionen.
Das folgende Python-Beispiel demonstriert die Inferenz mit einem fein abgestimmten OpenAI-Modell. Hier klassifizieren wir Artikel in Kategorien: Wirtschaft, Technik, Unterhaltung, Politik oder Sport.
fine_tuned_model = "ft:gpt-3.5-turbo:xxxxxxxxxxxx" system_prompt = "Classify this article into one of these categories: business, tech, entertainment, politics, sport" user_input = "A new mobile phone is launched" try: response = openai.ChatCompletion.create( model=fine_tuned_model, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_input} ] ) print("Model Response:") print(response.choices[0].message.content) # Access the content directly except Exception as e: print("Error during inference:", e)
Eine historische Analogie
Wie die Six Triple Eight, die das Ziel jedes Buchstabens überprüft, überprüft die Inferenz die Genauigkeit unseres fein abgestimmten Modells bei der Klassifizierung neuer Daten. Dies ist der letzte Qualitätskontrollschritt, der sicherstellt, dass unsere „Mail“ (Benutzeranfragen) am richtigen „Ziel“ (genaue Klassifizierung) ankommt.
Diese letzte Phase bestätigt die Zuverlässigkeit des Modells bei der Handhabung realer Anwendungen und rechtfertigt den Zeit- und Arbeitsaufwand, der in den früheren Feinabstimmungsprozess investiert wurde.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInferenz mit fein abgestimmten Modellen: Die Botschaft übermitteln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

SlicingPapythonListisDoneUsingthesyntaxlist [Start: Stop: Stufe] .here'Showitworks: 1) StartIndexoFtheFirstelementtoinclude.2) stopiStheIndexoFtheFirstelementtoexclude.3) StepisTheincrementBetweenelesfulFulForForforexcractioningPorporionsporporionsPorporionsporporesporsporsporsporsporsporsporsporsporionsporsPorsPorsPorsPorsporsporsporsporsporsporsAntionsporsporesporesporesporsPorsPorsporsPorsPorsporsporspors,

Numpyallowsforvariousoperationssonarrays: 1) BasicarithmeticliKeaddition, Subtraktion, Multiplikation und Division; 2) AdvancedoperationssuchasmatrixMultiplication;

Arraysinpython, insbesondere ThroughNumpyandpandas, areessentialfordataanalyse, öfterspeedandeffizienz.1) numpyarraysenableAnalysHandlingoflargedatasets und CompompexoperationslikemovingAverages.2) Pandasextendsnumpy'ScapaBilitiesWithDaTataforsForstruc

ListsandNumPyarraysinPythonhavedifferentmemoryfootprints:listsaremoreflexiblebutlessmemory-efficient,whileNumPyarraysareoptimizedfornumericaldata.1)Listsstorereferencestoobjects,withoverheadaround64byteson64-bitsystems.2)NumPyarraysstoredatacontiguou

TensurepythonscriptsBehavectelyAcrossdevelopment, Staging und Produktion, UsethesStrategien: 1) Umweltvariablenforsimplesettings, 2) configurationFilesForComplexSetups und 3) dynamikloadingForAdaptability.eachMethodofferiqueNefits und Requiresca

Die grundlegende Syntax für die Python -Liste ist die Liste [START: STOP: STEP]. 1.Start ist der erste Elementindex, 2.Stop ist der erste Elementindex, und 3.Step bestimmt die Schrittgröße zwischen den Elementen. Scheiben werden nicht nur zum Extrahieren von Daten verwendet, sondern auch zum Ändern und Umkehrlisten.

ListSoutPer -CharakterArraysin: 1) Dynamics und Dynamics und 3), 2) StoringHeterogenData und 3) MemoryefficiencyForSparsedata, ButmayHavesLightPerformanceCostIncustonTectorationOperationen.

Toconvertapythonarraytoalist, Usethelist () constructororageneratorexpression.1) ImportThearrayModuleandCreateanarray.2) Uselist (arr) oder [xForxinarr] Toconvertittoalist in Betracht, überlegt Performance undMoryefficiencyForlargedatasets.


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