openai api fine_tunes.create -t data.jsonl -m davinci 很快得到训练结果,ft-snVk5MaVokc98dNixL4XSWDoB这个是fine-tuning的job ID,是以上create命令建立的。 如果训练量大,训练的进度可以通过下面这个命令获取: openai api fine_tunes.follow -i ft-snVk5MaVokc98dNixL4XSWDo 这⾥有个技巧,如果训练数...
接下来使用 OpenAI CLI 启动微调作业：openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -...
openaitools fine_tunes.prepare_data -f /path/to/data.csv 至此,我们就获得了最终的训练数据集。 2.训练一个新的微调模型 接下来使用 OpenAI CLI 启动微调作业: openai api fine_tunes.create -t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL> 运行上述命令会执行以下几项操作: 使用文件API 上传文件(或使用...
格式化训练集:openai tools fine_tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE> LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练数据。 训练模型微调:openai api fine_tunes.create -t <LOCAL_FILE> -m <BASE_MODULE> --suffix "<MODEL_SUFFIX>" LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练集。 BASE_MODULE:基础模型的名称,可选的模型包括...
guanguans 未填写
训练模型微调:openai api fine_tunes.create -t <LOCAL_FILE> -m <BASE_MODULE> --suffix "<MODEL_SUFFIX>" LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练集。 BASE_MODULE:基础模型的名称,可选的模型包括ada、babbage、curie、davinci等。 MODEL_SUFFIX:模型名称后缀。
格式化训练集:openai tools fine_tunes.prepare_data -f <LOCAL_FILE> LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练数据。 2\. 训练模型微调:openai api fine_tunes.create -t <LOCAL_FILE> -m <BASE_MODULE> --suffix "<MODEL_SUFFIX>" LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练集。
2. 训练模型微调:openai api fine_tunes.create -t <LOCAL_FILE> -m <BASE_MODULE> --suffix "<MODEL_SUFFIX>" LOCAL_FILE:上一步中准备好的训练集。 BASE_MODULE:基础模型的名称,可选的模型包括ada、babbage、curie、davinci等。 MODEL_SUFFIX:模型名称后缀。
openai api fine_tunes.create -t dataset_prepared.jsonl -m curie 耗时大概30分钟以上。训练的进度...
openai api fine_tunes.create-t <TRAIN_FILE_ID_OR_PATH> -m <BASE_MODEL>openai api fine_tunes.create-t qa.jsonl-m curie 4️⃣ 测试和实施新的微调模型 新训练的模型可以通过命令行或游乐场访问,其中自定义微调模型可在模型列表下使用。