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백엔드 개발파이썬 튜토리얼미세 조정된 모델을 통한 추론: 메시지 전달

Inference with Fine-Tuned Models: Delivering the Message

제2차 세계 대전 중 Six Triple Eight의 여성들은 수많은 편지를 꼼꼼하게 처리하여 각 편지가 의도한 수신자에게 전달되도록 했습니다. 그들의 작업은 배달될 때까지 완료되지 않았습니다. AI 영역에서 추론은 이 중요한 최종 단계를 반영합니다. 모델을 미세 조정한 후 추론은 실제 데이터에 대한 성능을 검증하여 분류, 요약 또는 기타 특수 기능 등 훈련된 작업을 정확하게 실행할 수 있는 능력을 확인합니다.

다음 Python 예제는 미세 조정된 OpenAI 모델을 사용한 추론을 보여줍니다. 여기에서는 기사를 비즈니스, 기술, 엔터테인먼트, 정치, 스포츠 카테고리로 분류합니다.

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)

역사적 비유

각 문자의 목적지를 확인하는 Six Triple Eight와 마찬가지로 추론은 새로운 데이터를 분류하는 데 있어 미세 조정된 모델의 정확성을 확인합니다. 당사의 "메일"(사용자 쿼리)이 올바른 "목적지"(정확한 분류)에 도착하는지 확인하는 최종 품질 관리 단계입니다.

이 마지막 단계에서는 실제 응용 프로그램을 처리하는 데 있어서 모델의 신뢰성을 확인하고 이전 미세 조정 프로세스에 투자한 시간과 노력을 정당화합니다.

위 내용은 미세 조정된 모델을 통한 추론: 메시지 전달의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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