


Les femmes du Six Triple Eight, pendant la Seconde Guerre mondiale, ont méticuleusement traité d'innombrables lettres, s'assurant que chacune parvienne à son destinataire. Leur travail n'était terminé qu'à la livraison. Dans le domaine de l’IA, l’inférence reflète cette étape finale cruciale. Après avoir affiné un modèle, l'inférence valide ses performances sur des données du monde réel, confirmant sa capacité à exécuter avec précision les tâches entraînées, qu'il s'agisse de classification, de résumé ou d'autres fonctions spécialisées.
L'exemple Python suivant démontre l'inférence avec un modèle OpenAI affiné. Ici, nous classons les articles en catégories : affaires, technologie, divertissement, politique ou sports.
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)
Une analogie historique
Comme le Six Triple Eight vérifiant la destination de chaque lettre, l'inférence vérifie l'exactitude de notre modèle affiné dans la classification des nouvelles données. Il s'agit de l'étape finale de contrôle qualité, garantissant que notre « courrier » (requêtes des utilisateurs) arrive à la bonne « destination » (classification précise).
Cette dernière étape confirme la fiabilité du modèle dans la gestion des applications du monde réel, justifiant le temps et les efforts investis dans le processus de mise au point précédent.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)

ListsandNumpyArraysInpythonHaveDidifferentMemoryfootprints: listsaRemoreFlexibles Butlessmemory économe, tandis que la liste de résensés est-ce qui

ToenSurepythonscriptsBeHavecorrectlyAcrossDevelopment, mise en scène et production, catégories de type: 1) EnvironmentVariblesForsImplesettings, 2) ConfigurationFilesForComplexsetups et3) dynamicloadingforadaptability.eachMethodoffersNebeneFitsAndreCeresca

La syntaxe de base pour le découpage de la liste Python est la liste [Démarrage: arrêt: étape]. 1.Start est le premier index d'élément inclus, 2.STOP est le premier indice d'élément exclu et 3.StEP détermine la taille de l'étape entre les éléments. Les tranches sont non seulement utilisées pour extraire les données, mais aussi pour modifier et inverser les listes.

ListesoutPerformarRaySin: 1) dynamicingizingandfrequentinSertions / Deletions, 2) StoringheteroGeneousData, and3) MemoryEfficiencyForsparsedata, butmayhaveslightperformanceCostSincertorations.

Toconvertapythonarraytoalist, usethelist () Constructororageneratorexpression.1) ImportTheArrayModuleandCreateArray.2) Uselist (Arr) ou [Xforxinarr] à Convertittoalist, considérant la performance et le domaine de l'émie-efficacité pour les étages.


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