ホームページ >バックエンド開発 >Python チュートリアル >OpenAI へのファイルのアップロード: バトンを渡す
バトンを渡すという例えを完成させるために、準備した JSONL ファイルを Files API を使用して OpenAI にアップロードする方法を検討して、モデルの微調整に近づけることを可能にします。
ファイルをアップロードするためのステップバイステップガイド
前提条件
pip install openai
_ OpenAI にファイルをアップロード_
from openai import OpenAI client = OpenAI() # File paths for training and testing datasets file_paths = { "train": "train.jsonl", "test": "test.jsonl" } # Function to upload a file def upload_file(file_path, purpose="fine-tune"): try: response = client.files.create( file=open(file_path, "rb"), purpose=purpose ) print(f"File uploaded successfully: {file_path}") print(f"File ID: {response['id']}") return response["id"] except Exception as e: print(f"Failed to upload {file_path}: {e}") return None # Upload both training and test files file_ids = {split: upload_file(file_paths[split]) for split in file_paths} print("Uploaded file IDs:", file_ids)
コードの説明
API キーの設定:
ファイルパス:
ファイルのアップロード:
エラー処理:
ファイル ID:
出力例
アップロードが成功すると、次のようなメッセージが表示されます:
File uploaded successfully: dataset/train.jsonl File ID: file-abc123xyz456 File uploaded successfully: dataset/test.jsonl File ID: file-def789uvw012 Uploaded file IDs: {'train': 'file-abc123xyz456', 'test': 'file-def789uvw012'}
このステップが重要な理由
JSONL ファイルのアップロードは、シックス・トリプル・エイトが仕分けされた郵便物を最終配達のために郵便局に引き渡すのと似ています。 OpenAI のインフラストラクチャはモデルを効果的にトレーニングするために構造化され検証されたデータにアクセスする必要があるため、このステップがなければ微調整プロセスを進めることができません。
アップロードされると、バトンは OpenAI に渡され、これらのファイルを使用してモデルの微調整に進む準備が整います。
以上がOpenAI へのファイルのアップロード: バトンを渡すの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。