Azure OpenAI Batch API 设计用于高效处理大规模和大容量处理任务。 处理具有单独配额的异步请求组,目标周转时间为 24 小时,成本比全局标准低 50%。 使用批处理,你可以在单个文件中发送大量请求,而不是一次发送一个请求。 全局批处理请求具有单独的入队令牌配额,避免对你的在线工作负载造成任何中断。 关键用例包
請確定輸入檔中要求的屬性符合預期的輸入屬性,且 Batch API 要求中的 Azure OpenAI 部署 SKU 為globalbatch。已知問題使用Azure CLI 部署的資源無法直接與 Azure OpenAI 全域批次搭配運作。 這是由於使用此方法部署的資源具有未遵循 https://your-resource-name.openai.azure.com 模式之端點子網域的問題所造...
本文說明如何開始使用 Azure OpenAI,並提供建立資源及部署模型的逐步指示。 您可以透過數種不同方式在 Azure 中建立資源: Azure 入口網站 REST API、Azure CLI、PowerShell 或用戶端程式庫 Azure Resource Manager (ARM) 範本 在本文中,您會檢閱在 Azure 入口網站和透過 Azure CLI 建立及部署資源的範例。 必要...
print(file_batch.status) print(file_batch.file_counts) 更新助理以使用新的向量存放區 若要讓助理可存取檔案,請使用新的 tool_resources 識別碼更新助理的 vector_store。 Python 複製 assistant = client.beta.assistants.update( assistant_id=assistant.id, tool_resources={"file_search": {"vector_store...
此前OpenAI已经提供了一种降低开发者成本的方式，其在4月推出Batch API，如果开发者批量上传模型查询，并接受等待最长24小时的时间，就可以获取更低的价格。Together AI和Anyscale等AI服务器经销商曾表示，在他们的软件上运行开源模型要比使用OpenAI的模型便宜6倍。通过更灵活的定价，OpenAI与其他模型开发商的竞争将更具...
ModeloPreços (1 milhão de Tokens)Preços com a API do Batch (1 milhão de Tokens) o4-mini 2025-04-16 Entrada: $1,10 Entrada em Cache: $0,28 Saída: $4,40 N/A série GPT-4.1 GPT-4.1 series is a highly advanced general-purpose model with extensive world knowledge and an enh...
BATCH_UPDATE_INTERVAL=5:批量更新聚合的时间间隔,单位为秒,默认为 5。 例子:BATCH_UPDATE_INTERVAL=5 请求频率限制: GLOBAL_API_RATE_LIMIT:全局 API 速率限制(除中继请求外),单 ip 三分钟内的最大请求数,默认为 180。 GLOBAL_WEB_RATE_LIMIT:全局 Web 速率限制,单 ip 三分钟内的最大请求数,默认为 ...
例子:BATCH_UPDATE_ENABLED=true 如果你遇到了数据库连接数过多的问题,可以尝试启用该选项。 BATCH_UPDATE_INTERVAL=5:批量更新聚合的时间间隔,单位为秒,默认为5。 例子:BATCH_UPDATE_INTERVAL=5 请求频率限制: GLOBAL_API_RATE_LIMIT:全局 API 速率限制(除中继请求外),单 ip 三分钟内的最大请求数,默认为180。
batch size 设置超参数,如下所示: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from openai import OpenAI client = OpenAI() client.fine_tuning.jobs.create( training_file="file-abc123", model="gpt-3.5-turbo", hyperparameters={ "n_epochs":2 } ) 我们建议在初始训练时不指定任何这些内容,...
(.venv) ➜ openai api fine_tunes.list { "data": [ { "created_at": 1680619087, "fine_tuned_model": "curie:ft-personal-2023-04-04-15-28-34", "hyperparams": { "batch_size": 2, "learning_rate_multiplier": 0.1, "n_epochs": 4, "prompt_loss_weight": 0.01 }, "id": "ft-SS...