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
- openai Python パッケージがインストールされていることを確認してください。そうでない場合は、次を使用してインストールします:
pip install openai
- OpenAI の API 設定から OpenAI API キーを取得します。
_ OpenAI にファイルをアップロード_
- 準備された JSONL ファイルをアップロードするための Python スクリプトは次のとおりです。
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:
- リクエストを認証するために OpenAI API キーを設定します。
ファイルパス:
- 先ほど用意したJSONLファイル(train.jsonlとtest.jsonl)へのパスを指定します。
ファイルのアップロード:
- openai.files.create() を使用して JSONL ファイルを OpenAI にアップロードします。
- データセットを微調整するために、目的パラメーターは「微調整」に設定されています。
エラー処理:
- アップロード プロセス中に発生したエラーを捕捉して記録します。
ファイル ID:
- アップロード後、OpenAI はアップロードされた各ファイルに一意の file_id を割り当てます。これらの ID は、微調整プロセスを開始するときに必要になります。
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。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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