Node.js中只需8分钟进行GPT-3.5 Fine-Tuning,轻松快速!

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Node.js中只需8分钟进行GPT-3.5 Fine-Tuning,轻松快速!

目录

1. 引言

2. 确定先决条件

  • 2.1 安装并配置VS Code
  • 2.2 安装必要的依赖项

    3. 创建工作空间

  • 3.1 创建新的工作空间
  • 3.2 初始化npm项目

    4. 设置环境变量

  • 4.1 创建.env文件
  • 4.2 添加OpenAI API密钥
  • 4.3 保存并关闭文件

    5. 上传文件

    6. 查看已上传文件

    7. 开始Fine-tuning

  • 7.1 备注
  • 7.2 使用最新的版本进行Fine-tuning
  • 7.3 等待Fine-tuning完成
  • 7.4 获取Fine-tuning模型

    8. 使用Fine-tuning模型

  • 8.1 修改应用程序中的模型引用
  • 8.2 运行应用程序

    9. 在Fine-tuning后尝试模型

    10. 定价和工具

  • 10.1 按标记计费
  • 10.2 使用OpenAI提供的工具

    11. 其他资源和参考文献

1. 引言

在本视频中,我将向您展示如何在Node.js中使用新的GPD 3.5 turbo fine-tuning功能。首先,我将请您在VS Code中打开一个新的工作空间,然后,我们将初始化npm项目并添加所需的依赖项。接下来,我们将创建一个Json L文件来训练模型,然后使用OpenAI SDK进行Fine-tuning。一旦Fine-tuning完成,您就可以使用训练好的模型进行各种应用了。

2. 确定先决条件

2.1 安装并配置VS Code

为了开始本教程,您需要安装并配置VS Code。如果您已经安装了VS Code,请确保它是最新版本。如果您尚未安装VS Code,请前往官方网站下载并按照说明进行安装。

2.2 安装必要的依赖项

在开始之前,您需要安装一些必要的依赖项。打开终端并在命令行中输入以下命令以安装所需的依赖项:

npm install openai fs dotenv

现在,让我们继续创建工作空间。

3. 创建工作空间

3.1 创建新的工作空间

在VS Code中,选择"文件" -> "打开工作空间",然后选择一个合适的文件夹作为工作空间。接下来,我们将初始化npm项目。

3.2 初始化npm项目

打开终端,然后使用以下命令在您选择的文件夹中初始化npm项目:

npm init -y

这将使用默认设置创建一个新的npm项目。现在,让我们继续设置环境变量。

4. 设置环境变量

4.1 创建.env文件

在VS Code中,创建一个名为.env的新文件。

4.2 添加OpenAI API密钥

.env文件中,添加以下行,并用您的OpenAI API密钥替换YOUR_API_KEY

OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY

请确保保存并关闭文件。

4.3 保存并关闭文件

保存并关闭.env文件,然后让我们继续上传文件。

5. 上传文件

在终端中,运行以下命令以上传文件:

node index.js

此命令将上传文件到OpenAI系统中。接下来,我们可以查看已上传的文件。

6. 查看已上传文件

使用以下命令查看OpenAI系统中的已上传文件:

node index.js

此命令将列出当前在系统中的文件。现在,让我们开始进行Fine-tuning。

7. 开始Fine-tuning

7.1 备注

请注意,本示例使用的是OpenAI SDK的第4版,Fine-tuning功能刚刚在今天发布。如果您遇到任何问题,请在SDK更新后再尝试本示例。我将在视频描述中附上相关资源链接。

7.2 使用最新的版本进行Fine-tuning

在本示例中,由于SDK更新尚未支持Fine-tuning GPD 3.5版本,我们将尝试使用临时解决方案。您可以使用fetch请求发送Fine-tuning请求,并指定训练文件ID、GPT 3.5 turbo等参数。请运行以下命令开始Fine-tuning:

node index.js

请注意,在Fine-tuning完成之前,您需要等待一段时间,具体时间取决于数据集的大小和系统上的队列情况。一旦Fine-tuning完成,您将收到一封电子邮件通知,并获得训练好的模型字符串。现在,您可以在应用程序中使用Fine-tuning模型了。

7.3 等待Fine-tuning完成

完成Fine-tuning可能需要几分钟到几小时,具体时间根据数据集的大小和系统繁忙程度而定。请耐心等待,并检查您的电子邮件以获取完成通知。

7.4 获取Fine-tuning模型

一旦Fine-tuning完成并收到通知,您将获得一个包含Fine-tuning模型的字符串。在应用程序中,您需要引用此模型以进行后续请求。

8. 使用Fine-tuning模型

8.1 修改应用程序中的模型引用

在您的应用程序中,找到使用GPD 3.5 turbo模型的地方,并使用Fine-tuning模型替换它。通常,您需要指定组织和与Fine-tuning模型关联的唯一密钥。

8.2 运行应用程序

保存您的应用程序文件,然后在终端中运行应用程序。现在,您可以开始使用Fine-tuning模型了。

9. 在Fine-tuning后尝试模型

一旦Fine-tuning完成并成功引用了模型,您可以在应用程序中尝试使用该模型。根据您的需求和数据输入,执行相应的操作。

10. 定价和工具

10.1 按标记计费

请注意,OpenAI的定价是基于标记数量的。在上传Json L文件之前,您可以使用OpenAI的标记计数工具估算模型可能使用的标记数量。

10.2 使用OpenAI提供的工具

OpenAI提供了一些很有用的工具,例如标记计数器和Json L验证器。您可以在OpenAI的官方网站上找到这些工具的链接。

11. 其他资源和参考文献

在本教程中,我们提供了一些链接和资源,可帮助您更好地理解和使用Fine-tuning功能。您可以参考OpenAI的官方Github仓库、博客文章和Fine-tuning文档,以获取更多关于Fine-tuning的信息和指南。

希望您觉得本视频有帮助,请给予点赞、留言、分享和订阅。谢谢!

(以上内容仅供参考,请根据实际情况进行调整和使用) ‍‍

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