Mise au point fine

Le réglage fin est le processus consistant à prendre un modèle préentraîné et à l'entraîner davantage sur un jeu de données propre à un domaine afin d'améliorer ses connaissances et de fournir de meilleures réponses dans ce domaine.

Lorsque vous affinez un modèle dans des actions rapides d'IA, vous créez une tâche du service de science des données pour ce faire. Vous devez disposer de la politique nécessaire pour utiliser les tâches du service de science des données afin de créer une tâche de réglage de précision pour ajuster un modèle de base dans des actions rapides de l'IA. Lorsque vous créez une tâche de réglage fin, vous pouvez sélectionner un jeu de données pour entraîner le modèle de base. Les modèles de base avec la balise Ready to Fine Tune dans l'explorateur de modèle peuvent être affinés. Vous pouvez sélectionner un jeu de données dans le stockage d'objets ou charger un jeu de données à partir du stockage du carnet dans lequel vous travaillez. Lorsque vous chargez des jeux de données à partir d'un carnet, ils sont enregistrés dans le seau de stockage d'objets où le modèle ajusté est enregistré. Par conséquent, vous avez besoin de la politique pour laisser la session de carnet écrire des fichiers dans le stockage d'objets. Le jeu de données doit être au format JSONL et inclure les colonnes d'invite et d'achèvement nécessaires. Facultativement, vous pouvez inclure une colonne 'catégorie'. Si un fichier de jeu de données portant le même nom existe déjà dans le seau, il est remplacé par le nouveau fichier. Le jeu de données doit contenir au moins 100 enregistrements pour le réglage de précision.

Vous avez la possibilité de définir le pourcentage du jeu de données pour la validation de modèle. Le jeu de versions de modèle permet de regrouper un jeu de modèles liés les uns aux autres. Vous pouvez sélectionner un jeu de versions de modèle existant pour le mettre au point ou en créer un nouveau. Vous pouvez enregistrer le modèle ajusté dans un seau de stockage d'objets pour lequel le contrôle des versions doit être activé.

Après avoir entré les informations sur le modèle, le jeu de données, le jeu de versions de modèle et l'emplacement où enregistrer le modèle ajusté, vous pouvez choisir l'infrastructure de calcul et le réseau pour la tâche de réglage fin. Facultativement, vous pouvez configurer la journalisation pour surveiller la tâche de réglage fin. Nous avons recommandé la journalisation pour le dépannage des erreurs dans la tâche. Vous avez besoin de la politique nécessaire pour configurer la journalisation. L'entraînement et l'entraînement à noeud unique avec plusieurs cartes GPU sont pris en charge. Vous pouvez spécifier les paramètres pour affiner le modèle, les époques et le taux d'apprentissage.

Vous pouvez vérifier les configurations et les paramètres que vous avez définis pour la tâche de réglage de précision avant sa création.