计算令牌：对细节进行排序

六三八的女性面临着巨大的挑战：在严格的时间限制下破译不完整的地址、昵称和污迹斑斑的笔迹。同样，当使用 OpenAI 数据微调自定义数据时，了解代币的使用情况至关重要 - 不仅可以确保模型能够处理复杂的任务，还可以有效地管理成本。

使用 Tiktoken，我们计算文本数据中的代币计数，以保持在 OpenAI 的代币限制范围内并优化效率。微调模型不仅仅是一项技术挑战；更是一项挑战。它会带来财务影响。例如，OpenAI 的定价显示，微调 GPT-3.5 Turbo 的成本为每 1,000 个代币 0.008 美元。客观地说，1,000 个令牌大约相当于 750 个单词。

简而言之，微调可能会很昂贵，成本直接随着代币的使用而增加。提前规划和预算——就像六三八精心整理积压的工作一样——是成功的关键。

代码

import tiktoken

def cal_num_tokens_from_row(string:str,encoding_name:str)-> int:
  encoding = tiktoken.encoding_for_model(encoding_name)  
  num_tokens = len(encoding.encode(string))
  return num_tokens

def cal_num_tokens_from_df(df,encoding_name:str) -> int:
   total_tokens = 0
   for text in df['text']:
     total_tokens += cal_num_tokens_from_row(text,encoding_name)
   return total_tokens

total_tokens = cal_num_tokens_from_df(df,'gpt-3.5-turbo')
print(f"total {total_tokens}")

根据代币总数，微调的成本可能约为 8-9 美元，这对于个人来说可能过于昂贵。规划和预算对于有效管理这些成本至关重要。

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