為了完成傳遞接力棒的類比,讓我們探索如何使用 OpenAI 的檔案 API 將準備好的 JSONL 檔案上傳到 OpenAI,使我們能夠更進一步地微調模型。
上傳檔案的逐步指南
先決條件
- 確保您已安裝 openai Python 套件。如果沒有,請使用以下命令安裝:
pip install openai
- 從 OpenAI 的 API 設定中取得您的 OpenAI API 金鑰。
_上傳檔案到OpenAI_
- 這是用於上傳準備好的 JSONL 檔案的 Python 腳本。
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)
代碼說明
API 金鑰設定:
- 設定您的 OpenAI API 金鑰以驗證請求。
檔案路徑:
- 指定先前準備的 JSONL 檔案(train.jsonl 和 test.jsonl)的路徑。
上傳檔案:
- 使用 openai.files.create() 將 JSONL 檔案上傳到 OpenAI。
- 目的參數設定為“fine-tune”,用於微調資料集。
錯誤處理:
- 捕獲並記錄上傳過程中遇到的任何錯誤。
檔案 ID:
- 上傳後,OpenAI 會為每個上傳的檔案指派一個唯一的 file_id。啟動微調過程時將需要這些 ID。
輸出範例
如果上傳成功,您會看到以下內容:
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'}
為什麼這一步很重要?
上傳 JSONL 檔案類似於六三八將已分類的郵件移交給郵政服務進行最終投遞。如果沒有這一步,微調過程就無法繼續,因為 OpenAI 的基礎設施需要存取結構化的、經過驗證的資料來有效地訓練模型。
上傳後,接力棒已傳遞給 OpenAI,您就可以繼續使用這些檔案對模型進行微調。
以上是上傳檔案到 OpenAI:傳遞接力棒的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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在Python3中,可以通過多種方法連接兩個列表:1)使用 運算符,適用於小列表,但對大列表效率低;2)使用extend方法,適用於大列表,內存效率高,但會修改原列表;3)使用*運算符,適用於合併多個列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,適用於大數據集,內存效率高。

使用join()方法是Python中從列表連接字符串最有效的方法。 1)使用join()方法高效且易讀。 2)循環使用 運算符對大列表效率低。 3)列表推導式與join()結合適用於需要轉換的場景。 4)reduce()方法適用於其他類型歸約,但對字符串連接效率低。完整句子結束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的關鍵特性包括:1.語法簡潔易懂,適合初學者;2.動態類型系統,提高開發速度;3.豐富的標準庫,支持多種任務;4.強大的社區和生態系統,提供廣泛支持;5.解釋性,適合腳本和快速原型開發;6.多範式支持,適用於各種編程風格。

Python是解釋型語言,但也包含編譯過程。 1)Python代碼先編譯成字節碼。 2)字節碼由Python虛擬機解釋執行。 3)這種混合機制使Python既靈活又高效,但執行速度不如完全編譯型語言。

UseeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.forloopsareIdealForkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLeleLoopSituationSituationsItuationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐個偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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