Maîtrisez le fine-tuning avec GPT-3.5 en Node.js en seulement 8 minutes ! 🔥🚀
Table des matières
- Introduction
- Prérequis
- Configuration de l'environnement
- Initialisation du projet
- Importation des dépendances
- Obtention de la clé de l'API OpenAI
- Création du fichier de formation
- Configuration de l'index.js
- Téléchargement du fichier vers le serveur OpenAI
- Liste des fichiers sur le serveur
- Lancement du processus de fine-tuning
- Attente de la réponse
- Utilisation du modèle fine-tuné
- Intégration du modèle dans l'application
- Utilisation de l'interface Playground
- Tarification basée sur le nombre de tokens
- Outils et ressources supplémentaires
- Conclusion
📝 Fine-tuning avec le nouveau GPD 3.5 Turbo dans Node.js
Dans cette vidéo, je vais vous montrer comment vous pouvez commencer à utiliser la nouvelle fonctionnalité de fine-tuning avec le GPD 3.5 Turbo dans Node.js. Tout d'abord, nous allons configurer notre environnement et initialiser notre projet. Ensuite, nous allons importer les dépendances nécessaires et obtenir la clé de l'API OpenAI. Nous allons également créer un fichier de formation pour notre modèle et configurer notre fichier index.js.
Une fois que tout est configuré, nous pourrons télécharger le fichier vers le serveur OpenAI et afficher la liste des fichiers disponibles sur le serveur. Ensuite, nous pourrons lancer le processus de fine-tuning en utilisant le modèle choisi. Nous devrons attendre la réponse, qui peut prendre quelques minutes à quelques heures en fonction de la taille du jeu de données.
Une fois le processus de fine-tuning terminé, nous recevrons un e-mail avec une chaîne de modèle spécifique que nous pourrons utiliser dans notre application. Nous pourrons simplement exécuter notre application en utilisant ce modèle fine-tuné.
Il est également intéressant de noter que nous pouvons utiliser l'interface Playground pour explorer et tester notre modèle fine-tuné. OpenAI propose également un outil de calcul des tokens pour estimer la quantité de tokens utilisée par notre fichier Json L.
En conclusion, le fine-tuning avec le GPD 3.5 Turbo offre de nombreuses possibilités pour améliorer les performances de nos applications. Avec les ressources et outils fournis par OpenAI, nous pouvons facilement intégrer et utiliser ces modèles dans nos projets. N'hésitez pas à consulter la documentation et les ressources supplémentaires fournies pour en savoir plus sur le sujet.
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