Openai O3-Miniチュートリアル：O3-MINIで機械学習プロジェクトを構築する

OpenaiのO3-Mini：技術的なタスクの強力な推論モデル

Openaiは、コーディング、STEM、および論理的な問題解決における速度、効率、および優れたパフォーマンスのために設計された最先端の推論モデルであるO3-Miniをリリースしました。 前任者とは異なり、O1、O3-MINIは、フットプリントとアクセシビリティの強化が小さく、CHATGPTを含むさまざまなプラットフォームのすべてのユーザーが自由に利用できるようにしています。 O3-MINIの機能とO1との比較をより深く掘り下げるには、Openaiの公式ブログ投稿を参照してください。

出典：chatgpt このチュートリアルは、ゼロから機械学習アプリケーションを構築し、複雑な技術的タスク、コード生成、および明確な指導の提供に腕前を活用することにより、O3-MINIの機能を示しています。建物やテストから展開まで、完全な機械学習ワークフローを処理する能力を評価します。

著者による画像

O3-MINIを使用した学生配置予測アプリの構築

私たちの目標は、配置予測データセットを使用して学生の職業配置の適格性を予測する機械学習アプリケーションを作成することです。 chatgpt。

の各段階でO3-miniをガイドします

1。プロジェクトのセットアップ

O3-MINIにデータセットの詳細とプロジェクト仕様を提供し、BASHコマンドを使用して必要なファイルとフォルダーの作成をリクエストします。 データセットには、StudentID、CGPA、インターンシップ、プロジェクト、ワークショップ/認定、aptitudetestScore、ソフトスキルレーティング、課外活性、プレースメントトレーニング、SSC、HSCマーク、およびプレースメントスタッタス（ターゲット変数）が含まれます。

プロンプトは、O3-MINIに、データ分析、モデルの構築、実験追跡（MLFLOWを使用）、モデルトレーニング（ハイパーパラメーターチューニング付き）、モデル推論アプリケーション（フラスコWebアプリなど）、コンテナライゼーション用のドッカーファイル、クラウドの展開（ハグの顔スペース）を含むプロジェクト構造を生成するように指示します。 予想される成果物には、フォルダー構造、Pythonスクリプト、ツール/ライブラリの提案、MLFLOWセットアップガイダンス、展開ステップが含まれます。

プロジェクトのセットアップの生成されたBASHスクリプトは

です

このスクリプトは、必要なプロジェクト構造を正常に作成します

<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>

後続のセクション（データ分析、データ前処理、モデルトレーニング、実験追跡、ハイパーパラメーターチューニング、モデル推論アプリケーション、DockerFile、およびクラウド展開）は、各ステップのO3-MINIによって生成されたコードと取得した結果を詳述します。 （注：長さの制約により、各ステップの詳細なコードスニペットはここで省略されていますが、元の応答にはそれらが含まれます。）

フェイススペースを抱き締める最終展開アプリケーションを以下に示します。

出典：学生の配置 効果的なO3-MINIプロンプトエンジニアリングのためのヒント

矛盾する指示を避けます：
• 明確さと一貫性に優先順位を付けます。 最新の指示が優先されます 手動のデバッグ：
いくつかのコードの問題を手動で解決する準備をしてください。 O3-Miniの変更は、意図しない結果をもたらす可能性があります
• 包括的なコンテキスト：正確な結果のためにすべての関連データと詳細を提供してください。
• 成果物の指定：明確に状態の希望の出力（フォルダー、ファイル、コード、指示）。>
• 強力なベースプロンプト：包括的なベースプロンプトから始めて、フォローアップコマンドで洗練します。
結論
• O3-MINIは、速度およびPython/HTMLコード生成機能でGPT-4OとO1を上回ります。生成されたPythonコードは一般にスムーズに実行され、ユーザーインターフェイスの改善のためにHTMLを効果的に強化します。 このチュートリアルは、データサイエンティストと技術専門家に対するO3-MINIの価値を紹介し、複雑な機械学習ワークフローを簡素化します。 最適な結果を得るために、最初のプロンプトで完全なコンテキストと成果物を提供することを忘れないでください。 AIアプリケーションをより強力に制御するために、Bentomlなどのツールを使用して独自のLLMを展開する方法を学ぶことを検討してください。

以上がOpenai O3-Miniチュートリアル：O3-MINIで機械学習プロジェクトを構築するの詳細内容です。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。