Openai O3-Mini教程：使用O3-Mini构建机器学习项目

OpenAI的O3-Mini：技术任务的强大推理模型> OpenAI

发布了O3-Mini，这是一种尖端推理模型，旨在速度，效率和卓越的编码，词干和逻辑问题解决方案。 与其前身O1，O3-Mini具有较小的占地面积和增强的可访问性，可以自由使用，包括Chatgpt在内的各个平台上的所有用户。 要深入了解O3-Mini的功能并与O1进行比较，请咨询OpenAI的官方博客文章。

来源：chatgpt

>本教程通过从头开始构建机器学习应用程序，利用其在复杂的技术任务，代码生成和清晰的指令提供中，展示了O3-Mini的功能。我们将评估其处理完整的机器学习工作流程的能力，从建筑物和测试到部署。

>由作者

图像 >使用O3-Mini 构建学生安置预测应用程序

>我们的目标是创建一个机器学习应用程序，使用放置预测数据集预测学生职位安置资格。 我们将在Chatgpt上的每个阶段引导O3 Mini。

1。项目设置

>我们将向O3-Mini提供数据集详细信息和项目规格，并要求使用BASH命令创建必要的文件和文件夹。 该数据集包括：StudentID，CGPA，实习，项目，研讨会/认证，AptitEteTestScore，Softskillrating，softskillrating，percercularActivities，PlacementTraining，SSC和HSC标记以及位置标记以及PlopementStatus（目标变量）。

>该提示指示O3-MINI生成一个项目结构，包括数据分析，模型构建，实验跟踪（使用MLFlow），模型训练（使用超参数调整），模型推理应用程序（例如，烧瓶Web应用程序），用于容器化的dockerfile用于容器化和云部署（在拥抱面积上）。 预期的可交付成果包括文件夹结构，Python脚本，工具/库建议，MLFlow设置指导和部署步骤。

项目设置的生成的bash脚本是：

这个脚本成功地创建了必要的项目结构。

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}

>随后的部分（数据分析，数据预处理，模型训练，实验跟踪，超参数调整，模型推理应用，Dockerfile和云部署）详细介绍了O3-Mini为每个步骤生成的代码以及所获得的结果。 （注意：由于长度约束，此处省略了每个步骤的详细代码段，但原始响应包括它们。

在拥抱面孔空间上的最终部署应用程序如下：>

来源：学生安排

>有效的O3 Mini提示工程提示

• 避免说明相互矛盾的说明：优先考虑清晰度和一致性。 最新的指令优先。
• >手动调试：>准备手动解决某些代码问题。 O3-Mini的修改可能会引入意想不到的后果。>
• 综合上下文：提供所有相关的数据和详细信息以获得准确的结果。
• >指定可交付成果：明显说明所需的输出（文件夹，文件，代码，指令）。
>
• 强大的基本提示：从综合基础提示开始，然后使用后续命令进行完善。>
结论

O3米尼在速度和Python/HTML代码生成功能方面超过GPT-4O和O1。它生成的Python代码通常可以平稳运行，并且有效地增强了HTML的改进用户界面。 该教程展示了O3-Mini对数据科学家和技术专业人员的价值，简化了复杂的机器学习工作流程。 切记在初始提示中提供完整的上下文和可交付成果，以获得最佳结果。 考虑使用Bentoml等工具来学习如何部署自己的LLM，以更好地控制您的AI应用程序。

以上是Openai O3-Mini教程：使用O3-Mini构建机器学习项目的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！