OpenAI O3-Mini-Tutorial: Erstellen eines maschinellen Lernprojekts mit O3-Mini

Openais o3-mini: Ein leistungsstarkes Argumentationsmodell für technische Aufgaben

OpenAI hat O3-Mini veröffentlicht, ein hochmodernes Argumentationsmodell für Geschwindigkeit, Effizienz und überlegene Leistung in Codierung, MINT und logischer Problemlösung. Im Gegensatz zu seinem Vorgänger verfügt O1, O3-Mini über einen geringeren Fußabdruck und eine verbesserte Zugänglichkeit, die allen Benutzern auf verschiedenen Plattformen, einschließlich ChatGPT, frei zur Verfügung steht. Für einen tieferen Eintauchen in die Funktionen und Vergleiche von O3-Minis mit O1 finden Sie in OpenAs offiziellem Blog-Beitrag.

Quelle: CHATGPT

Dieses Tutorial zeigt die Funktionen von O3-Mini, indem sie eine Anwendung für maschinelles Lernen von Grund auf neu erstellen, seine Fähigkeiten in komplexen technischen Aufgaben, Codegenerierung und klare Anweisungsbestimmung nutzen. Wir werden seine Fähigkeit beurteilen, einen vollständigen Workflow für maschinelles Lernen vom Erstellen und Test bis zum Einsatz zu verarbeiten.

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Erstellung einer Vorhersage-App für Schülerplatzierungen mit O3-mini

Unser Ziel ist es, eine Anwendung für maschinelles Lernen zu erstellen, in der die Berechtigung zur Platzierung von Schülern mithilfe des Datensatzes zur Platzierung der Platzierung Vorhersage vorhersagt wird. Wir werden O3-Mini durch jede Stufe auf Chatgpt führen.

1. Projekt -Setup

Wir werden O3-Mini Datensatzdetails und Projektspezifikationen zur Verfügung stellen und die Erstellung der erforderlichen Dateien und Ordner mithilfe von BASH-Befehlen anfordern. Der Datensatz umfasst: StudentID, CGPA, Praktika, Projekte, Workshops/Zertifizierungen, Aptitudetestscore, Softskillrate, außerschulische Aktivitäten, PlacementTraining, SSC- und HSC -Markierungen und PlacementStatus (Zielvariable).

Die Eingabeaufforderung weist O3-mini an, eine Projektstruktur zu generieren, die Datenanalyse, Modellbildung, Experimentverfolgung (unter Verwendung von MLFlow), Modelltraining (mit Hyperparameter-Abstimmung), eine Modellinferenzanwendung (z. B. eine Flask-Web-App), Dockerfile und Cloud-Einsatz (On Hugging Face-Räume) umfasst. Zu den erwarteten Zuschauern gehören Ordnerstrukturen, Python -Skripte, Tool-/Bibliotheksvorschläge, MLFlow -Setup -Anleitung und Bereitstellungsschritte.

Das generierte Bash -Skript für das Projektaufbau lautet:

<code class="language-bash">mkdir -p student_placement_project/{data,notebooks,src,app/templates}
touch student_placement_project/data/dataset.csv 
      student_placement_project/notebooks/eda.ipynb 
      student_placement_project/src/{__init__.py,data_preprocessing.py,model_training.py,model_inference.py,utils.py} 
      student_placement_project/app/{app.py,requirements.txt} 
      student_placement_project/app/templates/index.html 
      student_placement_project/{Dockerfile,requirements.txt,README.md}</code>

Dieses Skript erstellt erfolgreich die erforderliche Projektstruktur.

Die nachfolgenden Abschnitte (Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modelltraining, Experimentverfolgung, Hyperparameterabstimmung, Modellinferenzanwendung, Dockerfile und Cloud-Bereitstellung) beschreiben den Code, der für jeden Schritt und die erhaltenen Ergebnisse von O3-Mini generiert wurde. (Hinweis: Aufgrund von Längenbeschränkungen werden die detaillierten Code -Ausschnitte für jeden Schritt hier weggelassen, aber die ursprüngliche Antwort enthält sie.)

Die endgültige Anwendung auf Umarmungsflächen ist unten dargestellt:

Quelle: Student Placement

Tipps für eine effektive O3-Mini-Eingabeaufforderung

• Vermeiden Sie widersprüchliche Anweisungen:
Priorität der Klarheit und Konsistenz. Die jüngste Anweisung hat Vorrang.
• Handbuch Debugging:
Seien Sie bereit, einige Codeprobleme manuell zu beheben. Die Modifikationen von O3-Mini könnten unbeabsichtigte Konsequenzen einführen.
• Umfassender Kontext:
Geben Sie alle relevanten Daten und Details für genaue Ergebnisse an.
• Geben Sie die Ergebnisse an:
Geben Sie die gewünschten Ausgänge (Ordner, Dateien, Code, Anweisungen) eindeutig an.
• .
Starke Basisaufforderung:

Beginnen Sie mit einer umfassenden Basisaufforderung und verfeinern Sie dann mit Follow-up-Befehlen.

Schlussfolgerung

o3-mini übertrifft GPT-4O und O1 in Geschwindigkeits- und Python/HTML-Codegenerierungsfunktionen. Der generierte Python -Code wird im Allgemeinen reibungslos ausgeführt und verbessert HTML für verbesserte Benutzeroberflächen effektiv. Dieses Tutorial zeigt den Wert von O3-Mini für Datenwissenschaftler und technische Fachkräfte und vereinfacht komplexe Workflows für maschinelles Lernen. Denken Sie daran, einen vollständigen Kontext und Leistungen in Ihrer ersten Eingabeaufforderung für optimale Ergebnisse bereitzustellen. Überlegen Sie, wie Sie Ihre eigenen LLMs mithilfe von Tools wie Bentoml bereitstellen, um eine größere Kontrolle über Ihre AI -Anwendungen zu erhalten.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonOpenAI O3-Mini-Tutorial: Erstellen eines maschinellen Lernprojekts mit O3-Mini. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!