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Tutoriel sur l’optimisation d’Azure OpenAI GPT-3.5 Turbo

  • Article

Ce didacticiel vous familiarise avec le réglage précis d’un modèle gpt-35-turbo-0613.

Ce didacticiel vous montre comment effectuer les opérations suivantes :

  • Créez des exemples de jeux de données de réglage précis.
  • Créez des variables d’environnement pour le point de terminaison et la clé API de vos ressources.
  • Préparez vos exemples de jeux de données d’entraînement et de validation pour le réglage précis.
  • Chargez votre fichier d’entraînement et votre fichier de validation pour le réglage précis.
  • Créez un travail de réglage précis gpt-35-turbo-0613.
  • Déployez un modèle personnalisé affiné.

Prérequis

Important

Nous vous recommandons vivement d’examiner les informations de tarification pour obtenir un réglage précis avant de commencer ce didacticiel pour vous assurer que vous êtes à l’aise avec les coûts associés. En cours de test, ce didacticiel a entraîné une heure de formation facturée, en plus des coûts associés à l’inférence de réglage précis, ainsi que les coûts d’hébergement horaires d’un modèle affiné déployé. Une fois que vous avez terminé le didacticiel, vous devez supprimer votre déploiement de modèle affiné, sinon vous continuerez à entraîner le coût d’hébergement horaire.

Configuration

Bibliothèques Python

Ce tutoriel offre des exemples relatifs à certaines des dernières fonctionnalités OpenAI incluant des points de contrôle/événements/seed. Pour profiter de ces fonctionnalités, vous devrez peut-être exécuter pip install openai --upgrade pour effectuer une mise à niveau vers la dernière version.

pip install openai requests tiktoken numpy

Récupérer la clé et le point de terminaison

Pour effectuer correctement un appel sur Azure OpenAI, vous avez besoin d’un point de terminaison et d’une clé.

Nom de la variable Valeur
ENDPOINT Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Vous pouvez également trouver la valeur dans l’affichage Azure OpenAI Studio>Playground>Code. Voici un exemple de point de terminaison : https://docs-test-001.openai.azure.com/.
API-KEY Cette valeur se trouve dans la section Clés et point de terminaison quand vous examinez votre ressource à partir du portail Azure. Vous pouvez utiliser soit KEY1, soit KEY2.

Accédez à votre ressource sur le portail Azure. La section Point de terminaison et les clés se trouvent dans la section Gestion des ressources. Copiez votre point de terminaison et votre clé d’accès, car vous aurez besoin de l’authentification de vos appels d’API. Vous pouvez utiliser soit KEY1, soit KEY2. Avoir toujours deux clés vous permet de faire pivoter et de régénérer en toute sécurité les clés sans provoquer d’interruption de service.

Capture d’écran de l’interface utilisateur de vue d’ensemble d’une ressource Azure OpenAI dans le Portail Azure avec l’emplacement du point de terminaison et des clés d’accès entouré en rouge.

Variables d'environnement

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

Créer un exemple de jeu de données

Le réglage précis de gpt-35-turbo-0613 nécessite un fichier d’entraînement JSONL spécialement mis en forme. OpenAI fournit l’exemple suivant dans sa documentation :

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}]}

Pour cet exemple, nous allons le modifier légèrement en le remplaçant par :

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}]}

Bien que ces trois exemples soient utiles pour vous donner le format général, si vous souhaitez diriger votre modèle affiné personnalisé pour répondre de la même façon, vous aurez besoin d’autres exemples. En règle générale, au moins 50 exemples de haute qualité sont souhaitables pour commencer. Toutefois, il est tout à fait possible d’avoir un cas d’usage qui peut nécessiter 1 000 exemples d’apprentissage de haute qualité pour réussir.

En général, le doublement de la taille du jeu de données peut entraîner une augmentation linéaire de la qualité du modèle. Mais gardez à l’esprit que les exemples de faible qualité peuvent avoir un impact négatif sur les performances. Si vous effectuez l’apprentissage du modèle sur une grande quantité de données internes, sans nettoyer au préalable le jeu de données pour ne conserver que les exemples de la meilleure qualité, vous risquez d’obtenir un modèle dont les performances sont bien inférieures à celles attendues.

Vous devez créer deux fichiers training_set.jsonl et validation_set.jsonl.

Créez les fichiers dans le même répertoire que celui où vous exécutez Jupyter Notebook, puis copiez le contenu des blocs de code suivants dans les fichiers correspondants :

training_set.jsonl

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who discovered Antarctica?"}, {"role": "assistant", "content": "Some chaps named Fabian Gottlieb von Bellingshausen and Mikhail Lazarev, as if they don't teach that in every school!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the biggest ocean?"}, {"role": "assistant", "content": "The Pacific Ocean. It's not like it's a small pond or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the largest planet?"}, {"role": "assistant", "content": "It's called Jupiter, you may have heard of it...or not."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who painted the Mona Lisa?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, some obscure artist named Leonardo da Vinci. Not that he is famous or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the boiling point of water?"}, {"role": "assistant", "content": "Exciting fact of the day: it's 100 degrees Celsius. Life-changing, isn't it?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'The Odyssey'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some poet named Homer. Nothing special, really."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the largest mammal?"}, {"role": "assistant", "content": "Blue Whale. Quite a big fish isn't it? Oh wait, it's not a fish!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the highest mountain peak?"}, {"role": "assistant", "content": "Everest. Brace yourself, it's not a walk in the park."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who invented the telephone?"}, {"role": "assistant", "content": "A guy named Alexander Graham Bell. Bet you didn't guess that one!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the distance from Earth to the Sun?"}, {"role": "assistant", "content": "About 93 million miles. Just a quick drive, really."}]}

validation_set.jsonl

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of Australia?"}, {"role": "assistant", "content": "It's Canberra, not Sydney. Shocking, I know!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'The Great Gatsby'?"}, {"role": "assistant", "content": "Some guy named F. Scott Fitzgerald. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the deepest part of the ocean?"}, {"role": "assistant", "content": "Mariana Trench, makes your swimming pool seem a bit shallow, doesn't it?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who composed the 'Moonlight Sonata'?"}, {"role": "assistant", "content": "Just a little-known guy named Beethoven. No big deal."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What are the colors of the rainbow?"}, {"role": "assistant", "content": "ROYGBIV. Red, orange, yellow, green, blue, indigo, violet. Not that we learned this in preschool or anything!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the smallest planet?"}, {"role": "assistant", "content": "Meet Mercury, the runt of the solar system family."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Pride and Prejudice'?"}, {"role": "assistant", "content": "Do the words Jane Austen ring a bell? No? Well, she wrote it."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the largest desert?"}, {"role": "assistant", "content": "Antarctica. Surprise, surprise! Deserts aren't just full of sand, you know."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the longest river?"}, {"role": "assistant", "content": "The Nile River. It's not like it's famous or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of Germany?"}, {"role": "assistant", "content": "Berlin. Shocking news, right?"}]}

Vous devez maintenant exécuter des vérifications préliminaires sur nos fichiers d’entraînement et de validation.

# Run preliminary checks

import json

# Load the training set
with open('training_set.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    training_dataset = [json.loads(line) for line in f]

# Training dataset stats
print("Number of examples in training set:", len(training_dataset))
print("First example in training set:")
for message in training_dataset[0]["messages"]:
    print(message)

# Load the validation set
with open('validation_set.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    validation_dataset = [json.loads(line) for line in f]

# Validation dataset stats
print("\nNumber of examples in validation set:", len(validation_dataset))
print("First example in validation set:")
for message in validation_dataset[0]["messages"]:
    print(message)

Sortie :

Number of examples in training set: 10
First example in training set:
{'role': 'system', 'content': 'Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic.'}
{'role': 'user', 'content': 'Who discovered America?'}
{'role': 'assistant', 'content': "Some chap named Christopher Columbus, as if they don't teach that in every school!"}

Number of examples in validation set: 10
First example in validation set:
{'role': 'system', 'content': 'Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic.'}
{'role': 'user', 'content': "What's the capital of Australia?"}
{'role': 'assistant', 'content': "It's Canberra, not Sydney. Shocking, I know!"}

Dans ce cas, nous ne disposons que de 10 exemples d’entraînement et de 10 exemples de validation. Bien que cela permette de démontrer les mécanismes de base du réglage précis d’un modèle, il est peu probable que le nombre d’exemples soit suffisamment important pour produire un impact notable et cohérent.

Vous pouvez maintenant exécuter du code supplémentaire à partir d’OpenAI à l’aide de la bibliothèque tiktoken pour valider le nombre de jetons. Les exemples individuels doivent rester sous la limite des jetons d’entrée du modèle gpt-35-turbo-0613 de 4 096 jetons.

# Validate token counts

import json
import tiktoken
import numpy as np
from collections import defaultdict

encoding = tiktoken.get_encoding("cl100k_base") # default encoding used by gpt-4, turbo, and text-embedding-ada-002 models

def num_tokens_from_messages(messages, tokens_per_message=3, tokens_per_name=1):
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        num_tokens += tokens_per_message
        for key, value in message.items():
            num_tokens += len(encoding.encode(value))
            if key == "name":
                num_tokens += tokens_per_name
    num_tokens += 3
    return num_tokens

def num_assistant_tokens_from_messages(messages):
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        if message["role"] == "assistant":
            num_tokens += len(encoding.encode(message["content"]))
    return num_tokens

def print_distribution(values, name):
    print(f"\n#### Distribution of {name}:")
    print(f"min / max: {min(values)}, {max(values)}")
    print(f"mean / median: {np.mean(values)}, {np.median(values)}")
    print(f"p5 / p95: {np.quantile(values, 0.1)}, {np.quantile(values, 0.9)}")

files = ['training_set.jsonl', 'validation_set.jsonl']

for file in files:
    print(f"Processing file: {file}")
    with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        dataset = [json.loads(line) for line in f]

    total_tokens = []
    assistant_tokens = []

    for ex in dataset:
        messages = ex.get("messages", {})
        total_tokens.append(num_tokens_from_messages(messages))
        assistant_tokens.append(num_assistant_tokens_from_messages(messages))

    print_distribution(total_tokens, "total tokens")
    print_distribution(assistant_tokens, "assistant tokens")
    print('*' * 50)

Sortie :

Processing file: training_set.jsonl

#### Distribution of total tokens:
min / max: 47, 62
mean / median: 52.1, 50.5
p5 / p95: 47.9, 57.5

#### Distribution of assistant tokens:
min / max: 13, 30
mean / median: 17.6, 15.5
p5 / p95: 13.0, 21.9
**************************************************
Processing file: validation_set.jsonl

#### Distribution of total tokens:
min / max: 43, 65
mean / median: 51.4, 49.0
p5 / p95: 45.7, 56.9

#### Distribution of assistant tokens:
min / max: 8, 29
mean / median: 15.9, 13.5
p5 / p95: 11.6, 20.9
**************************************************

Charger des fichiers de réglage précis

# Upload fine-tuning files

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
  api_version = "2024-05-01-preview"  # This API version or later is required to access seed/events/checkpoint features
)

training_file_name = 'training_set.jsonl'
validation_file_name = 'validation_set.jsonl'

# Upload the training and validation dataset files to Azure OpenAI with the SDK.

training_response = client.files.create(
    file = open(training_file_name, "rb"), purpose="fine-tune"
)
training_file_id = training_response.id

validation_response = client.files.create(
    file = open(validation_file_name, "rb"), purpose="fine-tune"
)
validation_file_id = validation_response.id

print("Training file ID:", training_file_id)
print("Validation file ID:", validation_file_id)

Sortie :

Training file ID: file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626
Validation file ID: file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b

Commencer le réglage précis

Maintenant que les fichiers de réglage précis ont été correctement chargés, vous pouvez soumettre votre travail d’entraînement de réglage précis :

Dans cet exemple, nous transmettons également le paramètre seed. Le seed contrôle la reproductibilité du travail. La transmission des mêmes paramètres de travail et seed doit produire les mêmes résultats, mais peut différer dans de rares cas. Si aucun seed n’est spécifié, il vous en est généré un.

# Submit fine-tuning training job

response = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file = training_file_id,
    validation_file = validation_file_id,
    model = "gpt-35-turbo-0613", # Enter base model name. Note that in Azure OpenAI the model name contains dashes and cannot contain dot/period characters.
    seed = 105 # seed parameter controls reproducibility of the fine-tuning job. If no seed is specified one will be generated automatically.
)

job_id = response.id

# You can use the job ID to monitor the status of the fine-tuning job.
# The fine-tuning job will take some time to start and complete.

print("Job ID:", response.id)
print("Status:", response.status)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Sortie Python 1.x :

Job ID: ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6
Status: pending
{
  "id": "ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6",
  "created_at": 1715824115,
  "error": null,
  "fine_tuned_model": null,
  "finished_at": null,
  "hyperparameters": {
    "n_epochs": -1,
    "batch_size": -1,
    "learning_rate_multiplier": 1
  },
  "model": "gpt-35-turbo-0613",
  "object": "fine_tuning.job",
  "organization_id": null,
  "result_files": null,
  "seed": 105,
  "status": "pending",
  "trained_tokens": null,
  "training_file": "file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626",
  "validation_file": "file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b",
  "estimated_finish": null,
  "integrations": null
}

Suivre l’état des travaux de formation

Si vous souhaitez interroger l’état du travail d’entraînement jusqu’à ce qu’il soit terminé, vous pouvez exécuter :

# Track training status

from IPython.display import clear_output
import time

start_time = time.time()

# Get the status of our fine-tuning job.
response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)

status = response.status

# If the job isn't done yet, poll it every 10 seconds.
while status not in ["succeeded", "failed"]:
    time.sleep(10)

    response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)
    print(response.model_dump_json(indent=2))
    print("Elapsed time: {} minutes {} seconds".format(int((time.time() - start_time) // 60), int((time.time() - start_time) % 60)))
    status = response.status
    print(f'Status: {status}')
    clear_output(wait=True)

print(f'Fine-tuning job {job_id} finished with status: {status}')

# List all fine-tuning jobs for this resource.
print('Checking other fine-tune jobs for this resource.')
response = client.fine_tuning.jobs.list()
print(f'Found {len(response.data)} fine-tune jobs.')

Sortie Python 1.x :

Job ID: ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6
Status: pending
{
  "id": "ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6",
  "created_at": 1715824115,
  "error": null,
  "fine_tuned_model": null,
  "finished_at": null,
  "hyperparameters": {
    "n_epochs": -1,
    "batch_size": -1,
    "learning_rate_multiplier": 1
  },
  "model": "gpt-35-turbo-0613",
  "object": "fine_tuning.job",
  "organization_id": null,
  "result_files": null,
  "seed": 105,
  "status": "pending",
  "trained_tokens": null,
  "training_file": "file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626",
  "validation_file": "file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b",
  "estimated_finish": null,
  "integrations": null
}

Il n’est pas rare que l’entraînement prenne plus d’une heure. Une fois l’apprentissage terminé, le message de sortie change pour ressembler à ceci :

Fine-tuning job ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6 finished with status: succeeded
Checking other fine-tune jobs for this resource.
Found 4 fine-tune jobs.

Répertorier des événements ajustés

Version d’API : 2024-05-01-preview ou ultérieure est requis pour cette commande.

Bien que cela ne soit pas nécessaire pour effectuer l’ajustement, il peut être utile d’examiner les événements d’ajustement individuels générés pendant l’apprentissage. Vous pouvez également examiner les résultats complets de l’apprentissage, une fois celui-ci terminé, dans le fichier des résultats d’apprentissage.

response = client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id=job_id, limit=10)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Sortie Python 1.x :

{
  "data": [
    {
      "id": "ftevent-179d02d6178f4a0486516ff8cbcdbfb6",
      "created_at": 1715826339,
      "level": "info",
      "message": "Training hours billed: 0.500",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-467bc5e766224e97b5561055dc4c39c0",
      "created_at": 1715826339,
      "level": "info",
      "message": "Completed results file: file-175c81c590074388bdb49e8e0d91bac3",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-a30c44da4c304180b327c3be3a7a7e51",
      "created_at": 1715826337,
      "level": "info",
      "message": "Postprocessing started.",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-ea10a008f1a045e9914de98b6b47514b",
      "created_at": 1715826303,
      "level": "info",
      "message": "Job succeeded.",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dc9e61b008dc754dc9e61b00",
      "created_at": 1715825614,
      "level": "info",
      "message": "Step 100: training loss=0.001647822093218565",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 100,
        "train_loss": 0.001647822093218565,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.5170825719833374,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.7539110545870624,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7215189873417721
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dc3f03a008dc754dc3f03a00",
      "created_at": 1715825604,
      "level": "info",
      "message": "Step 90: training loss=0.00971441250294447",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 90,
        "train_loss": 0.00971441250294447,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.3702410459518433,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.7371194453179082,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7278481012658228
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dbdfa59008dc754dbdfa5900",
      "created_at": 1715825594,
      "level": "info",
      "message": "Step 80: training loss=0.0032251903321594",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 80,
        "train_loss": 0.0032251903321594,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.4242165088653564,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.6554046099698996,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7278481012658228
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754db80478008dc754db8047800",
      "created_at": 1715825584,
      "level": "info",
      "message": "Step 70: training loss=0.07380199432373047",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 70,
        "train_loss": 0.07380199432373047,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.2011798620224,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.508960385865803,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.740506329113924
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754db20e97008dc754db20e9700",
      "created_at": 1715825574,
      "level": "info",
      "message": "Step 60: training loss=0.245253324508667",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 60,
        "train_loss": 0.245253324508667,
        "train_mean_token_accuracy": 0.875,
        "valid_loss": 1.0585949420928955,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.3787144045286541,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7341772151898734
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dac18b6008dc754dac18b600",
      "created_at": 1715825564,
      "level": "info",
      "message": "Step 50: training loss=0.1696014404296875",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 50,
        "train_loss": 0.1696014404296875,
        "train_mean_token_accuracy": 0.8999999761581421,
        "valid_loss": 0.8862184286117554,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.8125,
        "full_valid_loss": 1.2814022257358213,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7151898734177216
      }
    }
  ],
  "has_more": true,
  "object": "list"
}

Utiliser des points de contrôle

Version d’API : 2024-05-01-preview ou ultérieure est requis pour cette commande.

Lorsque chaque époque d’apprentissage se termine, un point de contrôle est généré. Un point de contrôle est une version entièrement fonctionnelle d’un modèle qui peut être déployé et utilisé comme modèle cible pour les travaux d’ajustement suivants. Les points de contrôle peuvent être particulièrement utiles, car ils peuvent fournir un instantané de votre modèle avant le surajustement. Lorsqu’un travail d’ajustement se termine, vous disposez des trois versions les plus récentes du modèle disponibles pour le déploiement. L’époque finale sera représentée par votre modèle ajusté, les deux époques précédentes seront disponibles en tant que points de contrôle.

response = client.fine_tuning.jobs.checkpoints.list(job_id)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Sortie Python 1.x :

{
  "data": [
    {
      "id": "ftchkpt-148ab69f0a404cf9ab55a73d51b152de",
      "created_at": 1715743077,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.8258173013035255,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7151898734177216,
        "step": 100.0,
        "train_loss": 0.004080486483871937,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.5915886163711548,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 100
    },
    {
      "id": "ftchkpt-e559c011ecc04fc68eaa339d8227d02d",
      "created_at": 1715743013,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9:ckpt-step-90",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.7958603267428241,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7215189873417721,
        "step": 90.0,
        "train_loss": 0.0011079151881858706,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.6084896326065063,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 90
    },
    {
      "id": "ftchkpt-8ae8beef3dcd4dfbbe9212e79bb53265",
      "created_at": 1715742984,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-35-turbo-0613.ft-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9:ckpt-step-80",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.6909511662736725,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7088607594936709,
        "step": 80.0,
        "train_loss": 0.000667572021484375,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.4677599668502808,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 80
    }
  ],
  "has_more": false,
  "object": "list"
}

Résultats définitifs de l’exécution de l’apprentissage

Pour obtenir les résultats définitifs, exécutez les opérations suivantes :

# Retrieve fine_tuned_model name

response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)

print(response.model_dump_json(indent=2))
fine_tuned_model = response.fine_tuned_model

Déployer un modèle ajusté

Contrairement aux commandes précédentes du Kit de développement logiciel (SDK) Python dans ce didacticiel et étant donné l’introduction de la fonctionnalité de quota, le modèle de déploiement doit être effectué à l’aide de l’API REST, qui nécessite une autorisation distincte, un chemin d’accès d’API différent et une autre version de l’API.

Vous pouvez également déployer votre modèle affiné à l’aide de l’une des autres méthodes de déploiement courantes telles que Azure OpenAI Studio, ou Azure CLI.

variable Définition
token Il existe plusieurs façons de générer un jeton d’autorisation. La méthode la plus simple pour le test initial consiste à lancer le service Cloud Shell à partir du Portail Azure. Exécutez ensuite az account get-access-token. Vous pouvez utiliser ce jeton comme jeton d’autorisation temporaire pour le test d’API. Nous vous recommandons de le stocker dans une nouvelle variable d’environnement
abonnement ID d’abonnement de la ressource Azure OpenAI associée
resource_group Nom du groupe de ressources de votre ressource Azure OpenAI
resource_name Le nom de la ressource Azure OpenAI
model_deployment_name Nom personnalisé de votre nouveau modèle de déploiement de modèle. Il s’agit du nom qui sera référencé dans votre code lors de l’exécution d’appels de conversation.
fine_tuned_model Récupérez cette valeur à partir de votre travail d’optimisation des résultats à l’étape précédente. Cela ressemble à ceci gpt-35-turbo-0613.ft-b044a9d3cf9c4228b5d393567f693b83. Vous devez ajouter cette valeur au fichier json deploy_data.

Important

Après le déploiement d’un modèle personnalisé, si le déploiement reste inactif pendant plus de quinze (15) jours consécutifs, le déploiement est supprimé. Le déploiement d’un modèle personnalisé est inactif si le déploiement du modèle a été effectué plus de quinze (15) jours auparavant et qu’aucun appel de complétion ou d’achèvement de conversation n’a été effectué pendant une période continue de 15 jours.

La suppression d’un déploiement inactif ne supprime ou n’affecte pas le modèle personnalisé sous-jacent. Ainsi, le modèle personnalisé peut être redéployé à tout moment. Comme décrit dans la tarification d’Azure OpenAI Service, chaque modèle personnalisé (ajusté) déployé entraîne un coût horaire d’hébergement, indépendamment des appels d’achèvement ou d’achèvements de conversations instantanées effectués vers le modèle. Pour en savoir plus sur la planification et la gestion des coûts avec Azure OpenAI, reportez-vous à l’aide fournie dans Planifier la gestion des coûts pour Azure OpenAI Service.

# Deploy fine-tuned model

import json
import requests

token = os.getenv("TEMP_AUTH_TOKEN")
subscription = "<YOUR_SUBSCRIPTION_ID>"
resource_group = "<YOUR_RESOURCE_GROUP_NAME>"
resource_name = "<YOUR_AZURE_OPENAI_RESOURCE_NAME>"
model_deployment_name = "YOUR_CUSTOM_MODEL_DEPLOYMENT_NAME"

deploy_params = {'api-version': "2023-05-01"}
deploy_headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(token), 'Content-Type': 'application/json'}

deploy_data = {
    "sku": {"name": "standard", "capacity": 1},
    "properties": {
        "model": {
            "format": "OpenAI",
            "name": "<YOUR_FINE_TUNED_MODEL>", #retrieve this value from the previous call, it will look like gpt-35-turbo-0613.ft-b044a9d3cf9c4228b5d393567f693b83
            "version": "1"
        }
    }
}
deploy_data = json.dumps(deploy_data)

request_url = f'https://management.azure.com/subscriptions/{subscription}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{resource_name}/deployments/{model_deployment_name}'

print('Creating a new deployment...')

r = requests.put(request_url, params=deploy_params, headers=deploy_headers, data=deploy_data)

print(r)
print(r.reason)
print(r.json())

Vous pouvez vérifier l’avancée de votre déploiement dans l’Azure OpenAI Studio :

Capture d’écran des résultats de la table DataFrame initiale provenant du fichier CSV.

Il n’est pas rare que ce processus prenne un certain temps lors du déploiement de modèles affinés.

Utilisez un modèle personnalisé déployé

Une fois votre modèle affiné déployé, vous pouvez l’utiliser comme n’importe quel autre modèle déployé dans le terrain de jeu de conversation d’Azure OpenAI Studio, ou via l’API de saisie semi-automatique de conversation. Par exemple, vous pouvez envoyer un appel d’achèvement de la conversation à votre modèle déployé, comme illustré dans l’exemple Python suivant. Vous pouvez continuer à utiliser les mêmes paramètres avec votre modèle personnalisé, comme la température et max_tokens, que vous pouvez utiliser avec d’autres modèles déployés.

# Use the deployed customized model

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
  api_version = "2024-02-01"
)

response = client.chat.completions.create(
    model = "gpt-35-turbo-ft", # model = "Custom deployment name you chose for your fine-tuning model"
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure AI services support this too?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

Supprimer un déploiement

Contrairement à d’autres types de modèles Azure OpenAI, les modèles optimisés/personnalisés ont un coût d’hébergement horaire qui leur est associé une fois qu’ils sont déployés. Il est fortement recommandé, une fois que vous avez terminé ce tutoriel et que vous avez testé quelques appels de complétion de conversation sur votre modèle optimisé, de supprimer le modèle de déploiement.

La suppression du déploiement n’affecte pas le modèle lui-même. Vous pouvez donc redéployer le modèle affiné que vous avez entraîné pour ce didacticiel à tout moment.

Vous pouvez supprimer le déploiement dans Azure OpenAI Studio, via l’API REST, Azure CLIou d’autres méthodes de déploiement prises en charge.

Résolution des problèmes

Comment faire pour activer le réglage précis ? L’option Créer un modèle personnalisé est-elle grisée dans Azure OpenAI Studio ?

Pour pouvoir accéder au réglage précis, il faut que le rôle Contributeur OpenAI Cognitive Services vous soit attribué. Même une personne disposant d’autorisations d’administrateur de service de haut niveau aura toujours besoin que ce compte soit défini explicitement pour accéder à l’ajustement. Pour plus d’informations, consultez les conseils relatifs au contrôle d’accès en fonction du rôle.

Étapes suivantes