Aracılığıyla paylaş


Fine Tunes - Create

Belirli bir eğitim dosyasından belirli bir modeli ince ayarlayan bir iş oluşturur. Yanıt, iş durumu ve hiper parametreler de dahil olmak üzere sıraya alınan işin ayrıntılarını içerir. İnce ayarlı modelin adı tamamlandıktan sonra yanıta eklenir.

POST {endpoint}/openai/fine-tunes?api-version=2023-05-15

URI Parametreleri

Name İçinde Gerekli Tür Description
endpoint
path True

string

url

Desteklenen Bilişsel Hizmetler uç noktaları (protokol ve konak adı, örneğin: https://aoairesource.openai.azure.com. "aoairesource" yerine Azure OpenAI hesap adınızı yazın).

api-version
query True

string

İstenen API sürümü.

İstek Başlığı

Name Gerekli Tür Description
api-key True

string

Bilişsel Hizmetler Azure OpenAI hesap anahtarınızı burada sağlayın.

İstek Gövdesi

Name Gerekli Tür Description
model True

string

Bu ince ayar için kullanılan temel modelin tanımlayıcısı (model-kimliği).

training_file True

string

Bu ince ayarlı modelin eğitimi için kullanılan dosya kimliği (dosya kimliği).

batch_size

integer

Eğitim için kullanılacak toplu iş boyutu. Toplu iş boyutu, tek bir ileri ve geri geçişi eğitmek için kullanılan eğitim örneklerinin sayısıdır. Genel olarak, daha büyük toplu iş boyutlarının daha büyük veri kümeleri için daha iyi çalışma eğiliminde olduğunu bulduk. Varsayılan değer ve bu özelliğin en büyük değeri bir temel modele özeldir.

classification_betas

number[]

Sınıflandırma beta değerleri. Bu sağlanırsa, F-beta puanlarını belirtilen beta değerlerinde hesaplarız. F-beta puanı, F-1 puanının genelleştirilmesidir. Bu yalnızca ikili sınıflandırma için kullanılır. 1 beta (yani F-1 puanı) ile duyarlık ve yakalama aynı ağırlık verilir. Daha büyük bir beta puanı, yakalamaya daha fazla ağırlık ve duyarlık düzeyine daha az değer getirir. Daha küçük bir beta puanı duyarlık üzerinde daha fazla ağırlık ve geri çağırmada daha az ağırlık getirir.

classification_n_classes

integer

Sınıflandırma görevindeki sınıfların sayısı. Bu parametre çok sınıflı sınıflandırma için gereklidir.

classification_positive_class

string

İkili sınıflandırmadaki pozitif sınıf. İkili sınıflandırma yapılırken duyarlık, yakalama ve F1 ölçümleri oluşturmak için bu parametre gereklidir.

compute_classification_metrics

boolean

Sınıflandırma ölçümlerinin hesaplanıp hesaplanmayacağını gösteren değer. Ayarlanırsa, her dönem sonunda ayarlanan doğrulamayı kullanarak doğruluk ve F-1 puanı gibi sınıflandırmaya özgü ölçümleri hesaplarız. Bu ölçümler sonuçlar dosyasında görüntülenebilir. Sınıflandırma ölçümlerini hesaplamak için bir validation_file sağlamanız gerekir. Ayrıca, çok sınıflı sınıflandırma için classification_n_classes veya ikili sınıflandırma için classification_positive_class belirtmeniz gerekir.

learning_rate_multiplier

number

Eğitim için kullanılacak öğrenme oranı çarpanı. İnce ayar öğrenme oranı, ön eğitim için kullanılan özgün öğrenme oranının bu değerle çarpılmasıdır. Daha büyük öğrenme hızları, daha büyük toplu iş boyutlarıyla daha iyi performans gösterme eğilimindedir. En iyi sonuçları neyin ürettiğini görmek için 0,02 ile 0,2 aralığındaki değerleri denemenizi öneririz.

n_epochs

integer

Modeli eğitmek için dönem sayısı. Dönem, eğitim veri kümesinde bir tam döngüye karşılık gelir.

prompt_loss_weight

number

İstem belirteçlerinde kayıp için kullanılacak ağırlık. Bu, modelin istem oluşturmayı ne kadar öğrenmeye çalıştığını denetler (her zaman ağırlığı 1,0 olan tamamlama ile karşılaştırıldığında) ve tamamlamalar kısa olduğunda eğitime dengeleyici bir etki ekleyebilir. İstemler son derece uzunsa (tamamlamalara göre), istemin fazla önceliklendirilmesini önlemek için bu ağırlığı azaltmak mantıklı olabilir.

suffix

string

İnce ayarlı modeli tanımlamak için kullanılan sonek. Sonek, ince ayarlı model adınıza eklenecek en fazla 40 karakter (a-z, A-Z, 0-9,- ve _) içerebilir.

validation_file

string

Eğitim sırasında ince ayarlı modeli değerlendirmek için kullanılan dosya kimliği (file-id).

Yanıtlar

Name Tür Description
201 Created

FineTune

İnce ayar başarıyla oluşturuldu.

Üst Bilgiler

Location: string

Other Status Codes

ErrorResponse

Bir hata oluşmuştur.

Güvenlik

api-key

Bilişsel Hizmetler Azure OpenAI hesap anahtarınızı burada sağlayın.

Tür: apiKey
İçinde: header

Örnekler

Creating a fine tune job for classification.
Creating a fine tune job.

Creating a fine tune job for classification.

Örnek isteği

POST https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine-tunes?api-version=2023-05-15


{
  "compute_classification_metrics": true,
  "classification_n_classes": 4,
  "model": "curie",
  "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
}

Örnek yanıt

location: https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine-tunes/ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f
{
  "hyperparams": {
    "compute_classification_metrics": true,
    "classification_n_classes": 4,
    "batch_size": 32,
    "learning_rate_multiplier": 1,
    "n_epochs": 2,
    "prompt_loss_weight": 0.1
  },
  "model": "curie",
  "training_files": [
    {
      "statistics": {
        "tokens": 42,
        "examples": 23
      },
      "bytes": 140,
      "purpose": "fine-tune",
      "filename": "puppy.jsonl",
      "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
      "status": "succeeded",
      "created_at": 1646126127,
      "updated_at": 1646127311,
      "object": "file"
    }
  ],
  "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
  "status": "notRunning",
  "created_at": 1646126127,
  "updated_at": 1646127311,
  "object": "fine-tune"
}

Creating a fine tune job.

Örnek isteği

POST https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine-tunes?api-version=2023-05-15


{
  "model": "curie",
  "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
}

Örnek yanıt

location: https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine-tunes/ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f
{
  "hyperparams": {
    "batch_size": 32,
    "learning_rate_multiplier": 1,
    "n_epochs": 2,
    "prompt_loss_weight": 0.1
  },
  "model": "curie",
  "training_files": [
    {
      "statistics": {
        "tokens": 42,
        "examples": 23
      },
      "bytes": 140,
      "purpose": "fine-tune",
      "filename": "puppy.jsonl",
      "id": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
      "status": "succeeded",
      "created_at": 1646126127,
      "updated_at": 1646127311,
      "object": "file"
    }
  ],
  "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
  "status": "notRunning",
  "created_at": 1646126127,
  "updated_at": 1646127311,
  "object": "fine-tune"
}

Tanımlar

Name Description
Error

Hata

ErrorCode

ErrorCode

ErrorResponse

ErrorResponse

Event

Olay

File

File

FileStatistics

Filestatistics

FineTune

Finetune

FineTuneCreation

FineTuneCreation

HyperParameters

Hiper Parametreler

InnerError

InnerError

InnerErrorCode

InnerErrorCode

LogLevel

LogLevel

Purpose

Amaç

State

Durum

TypeDiscriminator

TypeDiscriminator

Error

Hata

Name Tür Description
code

ErrorCode

ErrorCode
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlanan hata kodları.

details

Error[]

Varsa hata ayrıntıları.

innererror

InnerError

InnerError
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlandığı gibi iç hata.

message

string

Bu hatanın iletisi.

target

string

Varsa hatanın oluştuğu konum.

ErrorCode

ErrorCode

Name Tür Description
conflict

string

İstenen işlem geçerli kaynak durumuyla çakişer.

fileImportFailed

string

Dosya içeri aktarılamadı.

forbidden

string

geçerli kullanıcı/api anahtarı için işlem yasaktır.

internalFailure

string

İç hata. Lütfen yeniden deneyin.

invalidPayload

string

İstek verileri bu işlem için geçersiz.

itemDoesAlreadyExist

string

Öğe zaten var.

jsonlValidationFailed

string

Jsonl verileri doğrulanamadı.

notFound

string

Kaynak bulunamadı.

quotaExceeded

string

Kota aşıldı.

serviceUnavailable

string

Hizmet şu anda kullanılamıyor.

unexpectedEntityState

string

İşlem geçerli kaynağın durumunda yürütülemez.

ErrorResponse

ErrorResponse

Name Tür Description
error

Error

Hata
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlandığı gibi hata içeriği.

Event

Olay

Name Tür Description
created_at

integer

Bu olayın oluşturulduğu zaman damgası (unix dönemlerinde).

level

LogLevel

LogLevel
Bir olayın ayrıntı düzeyi.

message

string

Olayı açıklayan ileti. Bu durum değişikliği (ör. sıralanmış, başlatılmış, başarısız veya tamamlanmış) veya karşıya yüklenen sonuçlar gibi diğer olaylar olabilir.

object

TypeDiscriminator

TypeDiscriminator
Nesnenin türünü tanımlar.

File

File

Name Tür Description
bytes

integer

Kullanılabilir olduğunda bu dosyanın boyutu (null olabilir). JavaScript tamsayılarıyla uyumluluğu sağlamak için 2^53-1'den büyük dosya boyutları desteklenmez.

created_at

integer

Bu işin veya öğenin oluşturulduğu zaman damgası (unix dönemlerinde).

error

Error

Hata
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlandığı gibi hata içeriği.

filename

string

Dosyanın adı.

id

string

Bu öğenin kimliği.

object

TypeDiscriminator

TypeDiscriminator
Nesnenin türünü tanımlar.

purpose

Purpose

Amaç
Karşıya yüklenen belgelerin amaçlanan amacı. hassas ayarlama için "ince ayar" kullanın. Bu, karşıya yüklenen dosyanın biçimini doğrulamamıza olanak tanır.

statistics

FileStatistics

Filestatistics
Dosya, eğitim ve doğrulama için kullanılabilen bir belgedir. Ayrıca, sonuç ayrıntılarını içeren hizmet tarafından oluşturulan bir belge de olabilir.

status

State

Durum
bir işin veya öğenin durumu.

updated_at

integer

Bu işin veya öğenin en son değiştirildiği zaman damgası (unix dönemlerinde).

FileStatistics

Filestatistics

Name Tür Description
examples

integer

Dosya içeriğinin doğrulanması tamamlandıktan sonra dosyalarda yer alan eğitim örneklerinin sayısı "ince ayar" türündedir.

tokens

integer

Dosya içeriğini doğrulama tamamlandıktan sonra türdeki dosyalar için istemlerde ve tamamlamalarda kullanılan belirteçlerin sayısı "ince ayar".

FineTune

Finetune

Name Tür Description
created_at

integer

Bu işin veya öğenin oluşturulduğu zaman damgası (unix dönemlerinde).

error

Error

Hata
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlandığı gibi hata içeriği.

events

Event[]

Kuyruğa alınan, çalıştırılan ve tamamlananlar da dahil olmak üzere ince ayar çalıştırmasının ilerleme durumunu gösteren olaylar.

fine_tuned_model

string

Sonuçta elde edilen ince ayarlı modelin tanımlayıcısı (model-id). Bu özellik yalnızca başarıyla tamamlanan ince ayar çalıştırmaları için doldurulur. Çıkarım için bir dağıtım oluşturmak için bu tanımlayıcıyı kullanın.

hyperparams

HyperParameters

Hiper Parametreler
İnce ayar işinde kullanılan hiper parametre ayarları.

id

string

Bu öğenin kimliği.

model

string

İnce ayar için kullanılan temel modelin tanımlayıcısı (model-kimliği).

object

TypeDiscriminator

TypeDiscriminator
Nesnenin türünü tanımlar.

organisation_id

string

Bu ince ayar işinin kuruluş kimliği. Azure OpenAI'de kullanılmadı; yalnızca OpenAI için uyumluluk.

result_files

File[]

Csv biçiminde eğitim ve değerlendirme ölçümlerini içeren sonuç dosya kimlikleri (dosya kimliği). Dosya yalnızca başarıyla tamamlanan ince ayar çalıştırmaları için kullanılabilir.

status

State

Durum
bir işin veya öğenin durumu.

suffix

string

İnce ayarlı modeli tanımlamak için kullanılan sonek.

training_files

File[]

Hassas ayarlı modeli eğiten dosya kimlikleri (file-id).

updated_at

integer

Bu işin veya öğenin en son değiştirildiği zaman damgası (unix dönemlerinde).

user_id

string

Bu ince ayar işinin kullanıcı kimliği. Azure OpenAI'de kullanılmadı; yalnızca OpenAI için uyumluluk.

validation_files

File[]

Eğitim sırasında ince ayarlı modeli değerlendirmek için kullanılan dosya kimlikleri (file-id).

FineTuneCreation

FineTuneCreation

Name Tür Description
batch_size

integer

Eğitim için kullanılacak toplu iş boyutu. Toplu iş boyutu, tek bir ileri ve geri geçişi eğitmek için kullanılan eğitim örneklerinin sayısıdır. Genel olarak, daha büyük toplu iş boyutlarının büyük veri kümeleri için daha iyi çalışma eğiliminde olduğunu bulduk. Bu özelliğin varsayılan değeri ve en büyük değeri bir temel modele özeldir.

classification_betas

number[]

Sınıflandırma beta değerleri. Bu sağlanırsa, belirtilen beta değerlerinde F-beta puanlarını hesaplarız. F-beta puanı, F-1 puanının genelleştirilmesidir. Bu yalnızca ikili sınıflandırma için kullanılır. 1 beta (yani F-1 puanı) ile duyarlık ve yakalama aynı ağırlık verilir. Daha büyük bir beta puanı, geri çağırmaya daha fazla ağırlık ve duyarlılığa daha az neden olur. Daha küçük bir beta puanı duyarlığa daha fazla ağırlık, geri çağırmaya daha az ağırlık getirir.

classification_n_classes

integer

Sınıflandırma görevindeki sınıf sayısı. Bu parametre çok sınıflı sınıflandırma için gereklidir.

classification_positive_class

string

İkili sınıflandırmadaki pozitif sınıf. İkili sınıflandırma yapılırken duyarlık, yakalama ve F1 ölçümleri oluşturmak için bu parametre gereklidir.

compute_classification_metrics

boolean

Sınıflandırma ölçümlerinin hesaplanıp hesaplanmayacağını gösteren değer. Ayarlanırsa, her dönem sonundaki doğrulama kümesini kullanarak doğruluk ve F-1 puanı gibi sınıflandırmaya özgü ölçümleri hesaplarız. Bu ölçümler sonuçlar dosyasında görüntülenebilir. Sınıflandırma ölçümlerini hesaplamak için bir validation_file sağlamanız gerekir. Ayrıca, çok sınıflı sınıflandırma için classification_n_classes veya ikili sınıflandırma için classification_positive_class belirtmeniz gerekir.

learning_rate_multiplier

number

Eğitim için kullanılacak öğrenme hızı çarpanı. İnce ayar öğrenme oranı, eğitim öncesi eğitim için kullanılan özgün öğrenme oranının bu değerle çarpılmasıdır. Daha büyük öğrenme hızları, daha büyük toplu iş boyutlarıyla daha iyi performans gösterme eğilimindedir. En iyi sonuçları neyin ürettiğini görmek için 0,02 ile 0,2 aralığındaki değerlerle denemeler yapmanızı öneririz.

model

string

Bu ince ayar için kullanılan temel modelin tanımlayıcısı (model-kimliği).

n_epochs

integer

Modeli eğitmek için dönem sayısı. Dönem, eğitim veri kümesinde bir tam döngü anlamına gelir.

prompt_loss_weight

number

İstem belirteçlerinde kayıp için kullanılacak ağırlık. Bu, modelin istem oluşturmayı ne kadar öğrenmeye çalıştığını denetler (her zaman ağırlığı 1,0 olan tamamlamayla karşılaştırıldığında) ve tamamlamalar kısa olduğunda eğitime dengeleyici bir etki ekleyebilir. İstemler son derece uzunsa (tamamlamalara göre), istemin fazla önceliklendirilmesini önlemek için bu ağırlığı azaltmak mantıklı olabilir.

suffix

string

İnce ayarlı modeli tanımlamak için kullanılan sonek. Son ek, ince ayarlı model adınıza eklenecek en fazla 40 karakter (a-z, A-Z, 0-9,- ve _) içerebilir.

training_file

string

Bu ince ayarlı modelin eğitimi için kullanılan dosya kimliği (dosya kimliği).

validation_file

string

Eğitim sırasında ince ayarlı modeli değerlendirmek için kullanılan dosya kimliği (file-id).

HyperParameters

Hiper Parametreler

Name Tür Description
batch_size

integer

Eğitim için kullanılacak toplu iş boyutu. Toplu iş boyutu, tek bir ileri ve geri geçişi eğitmek için kullanılan eğitim örneklerinin sayısıdır. Genel olarak, daha büyük toplu iş boyutlarının daha büyük veri kümeleri için daha iyi çalışma eğiliminde olduğunu bulduk. Varsayılan değer ve bu özelliğin en büyük değeri bir temel modele özeldir.

classification_betas

number[]

Sınıflandırma beta değerleri. Bu sağlanırsa, F-beta puanlarını belirtilen beta değerlerinde hesaplarız. F-beta puanı, F-1 puanının genelleştirilmesidir. Bu yalnızca ikili sınıflandırma için kullanılır. 1 beta (yani F-1 puanı) ile duyarlık ve yakalama aynı ağırlık verilir. Daha büyük bir beta puanı, yakalamaya daha fazla ağırlık ve duyarlık düzeyine daha az değer getirir. Daha küçük bir beta puanı duyarlık üzerinde daha fazla ağırlık ve geri çağırmada daha az ağırlık getirir.

classification_n_classes

integer

Sınıflandırma görevindeki sınıfların sayısı. Bu parametre çok sınıflı sınıflandırma için gereklidir.

classification_positive_class

string

İkili sınıflandırmadaki pozitif sınıf. İkili sınıflandırma yapılırken duyarlık, yakalama ve F1 ölçümleri oluşturmak için bu parametre gereklidir.

compute_classification_metrics

boolean

Sınıflandırma ölçümlerinin hesaplanıp hesaplanmayacağını gösteren değer. Ayarlanırsa, her dönem sonunda ayarlanan doğrulamayı kullanarak doğruluk ve F-1 puanı gibi sınıflandırmaya özgü ölçümleri hesaplarız. Bu ölçümler sonuçlar dosyasında görüntülenebilir. Sınıflandırma ölçümlerini hesaplamak için bir validation_file sağlamanız gerekir. Ayrıca, çok sınıflı sınıflandırma için classification_n_classes veya ikili sınıflandırma için classification_positive_class belirtmeniz gerekir.

learning_rate_multiplier

number

Eğitim için kullanılacak öğrenme oranı çarpanı. İnce ayar öğrenme oranı, ön eğitim için kullanılan özgün öğrenme oranının bu değerle çarpılmasıdır. Daha büyük öğrenme hızları, daha büyük toplu iş boyutlarıyla daha iyi performans gösterme eğilimindedir. En iyi sonuçları neyin ürettiğini görmek için 0,02 ile 0,2 aralığındaki değerleri denemenizi öneririz.

n_epochs

integer

Modeli eğitmek için dönem sayısı. Dönem, eğitim veri kümesinde bir tam döngüye karşılık gelir.

prompt_loss_weight

number

İstem belirteçlerinde kayıp için kullanılacak ağırlık. Bu, modelin istem oluşturmayı ne kadar öğrenmeye çalıştığını denetler (her zaman ağırlığı 1,0 olan tamamlama ile karşılaştırıldığında) ve tamamlamalar kısa olduğunda eğitime dengeleyici bir etki ekleyebilir. İstemler son derece uzunsa (tamamlamalara göre), istemin fazla önceliklendirilmesini önlemek için bu ağırlığı azaltmak mantıklı olabilir.

InnerError

InnerError

Name Tür Description
code

InnerErrorCode

InnerErrorCode
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlanan iç hata kodları.

innererror

InnerError

InnerError
Microsoft REST yönergelerinde (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses ) tanımlandığı gibi iç hata.

InnerErrorCode

InnerErrorCode

Name Tür Description
invalidPayload

string

İstek verileri bu işlem için geçersiz.

LogLevel

LogLevel

Name Tür Description
error

string

Bu ileti kurtarılamayan bir sorunu temsil eder.

info

string

Bu olay yalnızca bilgi amaçlıdır.

warning

string

Bu olay azaltılmış bir sorunu temsil eder.

Purpose

Amaç

Name Tür Description
fine-tune

string

Bu dosya, ince ayar işi için eğitim verileri içerir.

fine-tune-results

string

Bu dosya ince ayar işinin sonuçlarını içerir.

State

Durum

Name Tür Description
canceled

string

İşlem iptal edildi ve tamamlanmadı.

deleted

string

Varlık silindi, ancak silme işlemini önceden düzenleyen diğer varlıklar tarafından yine de başvurulabilir.

failed

string

İşlem bir hatayla işlemeyi tamamladı ve daha fazla kullanılamaz.

notRunning

string

İşlem oluşturuldu ve gelecekte işlenmek üzere kuyruğa alınmadı.

running

string

İşlem işlenmeye başlandı.

succeeded

string

İşlem başarıyla işlendi ve kullanıma hazır.

TypeDiscriminator

TypeDiscriminator

Name Tür Description
file

string

Bu nesne bir dosyayı temsil eder.

fine-tune

string

Bu nesne ince ayar işini temsil eder.

fine-tune-event

string

Bu nesne, ince ayar işinin olayını temsil eder.

list

string

Bu nesne, diğer nesnelerin listesini temsil eder.

model

string

Bu nesne bir modeli temsil eder (temel modeller veya ince ayar iş sonucu olabilir).