Optimisez les performances de ChatGPT avec AutoGen

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Table of Contents

Optimisez les performances de ChatGPT avec AutoGen

Table des matières:

  1. Introduction
  2. Configuration de l'API
  3. Importation du Package autogen
  4. Mise en place de l'endpoint de l'API
  5. Chargement de l'ensemble de données de réglage
  6. Évaluation d'un exemple de réglage
  7. Définition de la métrique de réussite
  8. Réglage du modèle avec les données de réglage
  9. Résultats du réglage
  10. Évaluation des performances sur l'ensemble de test
  11. Comparaison des performances de la configuration par défaut avec la configuration de réglage
  12. Amélioration de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses
  13. Conclusion

🖋️ Introduction

Bienvenue dans cette vidéo de démonstration sur l'utilisation d'Autogen pour régler les modèles Open AI Chat GPT pour résoudre des problèmes mathématiques. Dans cette vidéo, nous explorerons un notebook Jupyter qui démontre comment configurer l'API, charger l'ensemble de données, définir la métrique de réussite, effectuer le réglage des hyperparamètres, évaluer les performances sur l'ensemble de test et comparer les résultats avec la configuration par défaut.

📁 Configuration de l'API

Dans cette section, nous expliquerons comment configurer l'API pour Azure Open AI et Open AI. Nous utiliserons la fonction config_list_openai_azure du package Autogen pour créer une liste d'endpoints.

📦 Importation du package autogen

Dans cette section, nous discuterons de l'importation du package Autogen et de son API d'optimisation des hyperparamètres. Nous utiliserons les fonctions autogen_do_chat_completion_tune et autogen_chat_completion_create pour effectuer le réglage des hyperparamètres et générer des réponses.

⚙️ Mise en place de l'endpoint de l'API

Dans cette section, nous expliquerons comment configurer l'endpoint de l'API pour Azure Open AI et Open AI. Nous utiliserons la fonction config_list_openai_azure du package Autogen pour créer une liste d'endpoints.

📚 Chargement de l'ensemble de données de réglage

Nous chargerons et préparerons l'ensemble de données de réglage pour le réglage des hyperparamètres. Nous effectuerons un échantillonnage aléatoire de 20 exemples pour le réglage, le reste des exemples sera utilisé pour l'évaluation.

🎯 Évaluation d'un exemple de réglage

Nous évaluerons l'exemple de réglage pour vérifier l'efficacité de notre modèle réglé. Nous imprimerons la réponse générée par le modèle et les résultats métriques correspondants.

📘 Exemple de solution canonique

Voici un exemple de la solution canonique pour référence.

🔍 Définition de la métrique de réussite

Nous définirons la métrique de réussite que nous souhaitons optimiser avant de commencer le réglage. Nous utiliserons un vote pour sélectionner la réponse la plus courante parmi toutes les réponses générées pour chaque tâche mathématique.

⚙️ Réglage du modèle avec les données de réglage

Nous utiliserons les données de réglage pour trouver une bonne configuration pour notre modèle. Nous spécifierons le budget d'optimisation, le budget d'inférence moyen cible par instance, les métriques d'optimisation, le mode d'optimisation, les fonctions d'évaluation, etc.

📊 Résultats du réglage

Dans cette section, nous afficherons les résultats du réglage que nous venons de réaliser à l'Aide de l'API Autogen. Nous imprimerons la configuration optimisée ainsi que les meilleurs résultats obtenus par Autogen.

📈 Évaluation des performances sur l'ensemble de test

Dans cette section, nous évaluerons le taux de réussite de notre modèle sur l'ensemble de test. Nous utiliserons la fonction autogen_do_chat_completion_test pour effectuer cette évaluation.

⚖️ Comparaison des performances de la configuration par défaut avec la configuration de réglage

Dans cette section, nous comparerons les performances de la configuration par défaut avec la configuration de réglage que nous avons trouvée précédemment. Nous utiliserons la même requête pour les deux configurations afin de pouvoir les comparer équitablement.

🔧 Amélioration de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses

Dans cette section, nous discuterons de l'amélioration de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses. Nous analyserons les résultats et déterminerons si cela améliore l'exactitude de la configuration par défaut.

🎉 Conclusion

En conclusion, nous avons exploré les taux de réussite des configurations de réglage et par défaut du modèle GP4 sur l'ensemble de test. Nous avons également discuté du compromis entre le taux de réussite et le coût d'inférence. Nous avons exploré des approches heuristiques pour améliorer l'exactitude de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses. En utilisant Autogen, nous pourrions accorder la configuration pour satisfaire le budget d'inférence cible tout en maximisant la valeur obtenue.

📖 Ressources:


🖋️ Introduction

Bienvenue dans cette vidéo de démonstration sur l'utilisation d'Autogen pour régler les modèles Open AI Chat GPT pour résoudre des problèmes mathématiques. Dans cette vidéo, nous explorerons un notebook Jupyter qui démontre comment configurer l'API, charger l'ensemble de données, définir la métrique de réussite, effectuer le réglage des hyperparamètres, évaluer les performances sur l'ensemble de test et comparer les résultats avec la configuration par défaut.

📁 Configuration de l'API

Pour commencer, nous devons configurer l'API pour Azure Open AI et Open AI. Nous utiliserons la fonction config_list_openai_azure du package Autogen pour créer une liste d'endpoints contenant les clés API et les URL de base nécessaires. Cette fonction suppose que les clés API et les URL de base sont stockées dans des variables d'environnement ou des fichiers texte locaux.

📦 Importation du package autogen

Dans cette étape, nous allons importer le package Autogen et discuter de son API pour l'optimisation des hyperparamètres. Nous utiliserons les fonctions autogen_do_chat_completion_tune et autogen_chat_completion_create pour le réglage des hyperparamètres et la génération de réponses.

⚙️ Mise en place de l'endpoint de l'API

Maintenant, nous allons configurer l'endpoint de l'API pour Azure Open AI et Open AI à l'aide de la fonction config_list_openai_azure du package Autogen. Cette fonction permet de créer une liste d'endpoints que nous utiliserons pour nous connecter aux API.

📚 Chargement de l'ensemble de données de réglage

Dans cette étape, nous chargerons l'ensemble de données de réglage et créerons un échantillon aléatoire de 20 exemples pour le réglage des hyperparamètres. Les autres exemples de l'ensemble de données seront utilisés pour l'évaluation.

🎯 Évaluation d'un exemple de réglage

Pour vérifier l'efficacité de notre modèle réglé, nous évaluerons un exemple de réglage en utilisant la fonction autogen_chat_completion_create du package Autogen. Cette fonction génère une réponse en utilisant la configuration optimisée que nous avons trouvée précédemment. Nous imprimerons la réponse générée par le modèle ainsi que les résultats métriques correspondants.

📘 Exemple de solution canonique

Voici un exemple de la solution canonique pour référence.


J'espère que vous avez trouvé cet article utile et informatif. Dans cet article, nous avons exploré l'utilisation d'Autogen pour régler les modèles Open AI Chat GPT pour résoudre des problèmes mathématiques. Nous avons discuté de la configuration de l'API, de l'importation du package Autogen, de la mise en place de l'endpoint de l'API, du chargement de l'ensemble de données de réglage, de l'évaluation d'un exemple de réglage, de la définition de la métrique de réussite, du réglage du modèle avec les données de réglage, des résultats du réglage, de l'évaluation des performances sur l'ensemble de test, de la comparaison des performances de la configuration par défaut avec la configuration de réglage et de l'amélioration de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses.

N'oubliez pas de prendre en compte le budget d'inférence et de maximiser la valeur obtenue lorsque vous utilisez Autogen pour régler les modèles Open AI Chat GPT. Avec les bons réglages, vous pouvez améliorer les performances de votre modèle et résoudre efficacement des problèmes mathématiques complexes.

Si vous avez des questions, n'hésitez pas à les poser dans la section des commentaires ci-dessous. Merci d'avoir lu cet article et bonne journée!

Faits saillants:

  1. Utilisation de Autogen pour régler les modèles Open AI Chat GPT pour résoudre des problèmes mathématiques
  2. Configuration de l'API pour Azure Open AI et Open AI
  3. Importation du package Autogen et utilisation de son API d'optimisation des hyperparamètres
  4. Mise en place de l'endpoint de l'API pour Azure Open AI et Open AI
  5. Chargement de l'ensemble de données de réglage et création d'un échantillon pour le réglage des hyperparamètres
  6. Évaluation d'un exemple de réglage et comparaison avec la solution canonique
  7. Définition de la métrique de réussite et optimisation du modèle avec les données de réglage
  8. Affichage des résultats du réglage
  9. Évaluation des performances du modèle sur l'ensemble de test
  10. Comparaison des performances de la configuration par défaut avec la configuration de réglage
  11. Amélioration de la configuration par défaut en augmentant le nombre de réponses

FAQ

Q: Combien de temps faut-il pour exécuter le réglage des hyperparamètres avec Autogen?

R: Le temps nécessaire pour exécuter le réglage des hyperparamètres avec Autogen dépend du budget d'optimisation spécifié. Cela peut prendre de quelques minutes à quelques heures, en fonction de la complexité des modèles et des ensembles de données utilisés.

Q: Quel est le coût associé à l'exécution du réglage des hyperparamètres avec Autogen?

R: Le coût associé à l'exécution du réglage des hyperparamètres avec Autogen dépend du temps d'exécution et des ressources informatiques utilisées. En général, plus le temps d'exécution est long, plus le coût sera élevé. Il est recommandé de surveiller attentivement les coûts lors de l'utilisation de services cloud pour l'exécution du réglage des hyperparamètres.

Q: Quelle est la différence entre la configuration par défaut et la configuration de réglage avec Autogen?

R: La configuration par défaut est la configuration initiale d'un modèle, tandis que la configuration de réglage est une configuration optimisée pour maximiser les performances du modèle. Autogen utilise des techniques d'optimisation des hyperparamètres pour trouver la configuration optimale pour un modèle donné et un ensemble de données spécifique.

Q: Puis-je utiliser Autogen pour régler d'autres types de modèles, pas seulement les modèles Open AI Chat GPT?

R: Oui, Autogen peut être utilisé pour régler d'autres types de modèles, tant qu'ils peuvent être optimisés en ajustant les hyperparamètres. Il est important de définir la métrique de réussite appropriée et d'utiliser un ensemble de données de réglage pour obtenir des résultats optimaux.

Q: Comment garantir la reproductibilité des résultats dans Autogen?

R: Pour garantir la reproductibilité des résultats dans Autogen, vous pouvez spécifier une graine contrôlable pour la génération aléatoire des réponses du modèle. Cela permet de reproduire les mêmes résultats à partir de la même configuration.

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