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Affinage

Le réglage fin est le processus consistant à prendre un modèle préentraîné et à le former davantage sur un ensemble de données spécifique 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 un travail Data Science pour ce faire. Vous devez disposer de la stratégie nécessaire pour utiliser les travaux Data Science afin de créer un travail d'affinage pour affiner un modèle de base dans les actions rapides d'IA. Lorsque vous créez un travail d'affinage, vous pouvez sélectionner un ensemble de données pour entraîner le modèle de base. Les modèles de base avec la balise Ready to Fine Tune dans l'explorateur de modèles peuvent être affinés. Vous pouvez sélectionner un ensemble de données dans Object Storage ou télécharger un ensemble de données à partir du stockage du bloc-notes dans lequel vous travaillez. Lorsque vous téléchargez des jeux de données à partir d'un bloc-notes, ils sont enregistrés dans le bucket Object Storage où le modèle affiné est enregistré. Par conséquent, vous avez besoin de la stratégie pour laisser la session de bloc-notes écrire des fichiers dans Object Storage. L'ensemble de données doit être au format JSONL et doit inclure les colonnes 'invite' et 'fin'. Vous pouvez éventuellement inclure une colonne 'category'. Si un fichier d'ensemble de données portant le même nom existe déjà dans le bucket, il est remplacé par le nouveau fichier. L'ensemble de données doit contenir au moins 100 enregistrements pour le réglage fin.

Vous avez la possibilité de définir le pourcentage du jeu de données pour la validation du modèle. L'ensemble de versions de modèle permet de regrouper un ensemble de modèles liés entre eux. Vous pouvez sélectionner un jeu de versions de modèle existant dans lequel placer le modèle affiné ou en créer un nouveau. Vous pouvez enregistrer le modèle affiné dans un bucket Object Storage pour lequel la gestion des versions doit être activée.

Après avoir saisi les informations sur le modèle, l'ensemble de données, l'ensemble de versions de modèle et l'emplacement d'enregistrement du modèle affiné, vous pouvez choisir l'infrastructure de calcul et le réseau pour le travail de réglage fin. Vous pouvez éventuellement configurer la journalisation pour surveiller le travail d'affinage. Nous avons recommandé la journalisation pour le dépannage des erreurs dans le travail. Vous avez besoin de la stratégie 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 permettant d'affiner le modèle, les époques et le taux d'apprentissage.

Vous pouvez vérifier les configurations et les paramètres que vous avez définis pour le travail de réglage fin avant sa création.

    1. Accédez à l'explorateur de modèles.
    2. Sélectionnez la carte de modèle pour le modèle de base que vous souhaitez affiner.
    3. Sélectionnez Affiner le réglage pour affiner le modèle avec l'ensemble de données.
      La page Créer un modèle affiné apparaît.
    4. Acceptez le nom par défaut ou entrez un nom pour le modèle affiné.
    5. (Facultatif) Ajoutez une description.
    6. Pour spécifier un ensemble de données, sélectionnez Choisir un ensemble de données existant ou Télécharger un ensemble de données à partir du stockage de bloc-notes.
    7. (Facultatif) Si vous avez sélectionné Choisir un ensemble de données existant à l'étape 6, sélectionnez le compartiment.
    8. (Facultatif) Si vous avez sélectionné Choisir un ensemble de données existant à l'étape 6, sélectionnez l'emplacement Object Storage de l'ensemble de données.
    9. (Facultatif) Indiquez le fractionnement de la validation pour indiquer le pourcentage de l'ensemble de données à utiliser pour la validation.
    10. Pour spécifier un ensemble de versions de modèle, sélectionnez Choisir un ensemble de versions existant ou Créer un ensemble de versions.
    11. (Facultatif) Si vous avez sélectionné Choisir un ensemble de versions existant, sélectionnez l'ensemble de versions.
    12. (Facultatif) Si vous avez sélectionné Créer un ensemble de versions, procédez comme suit :
      1. Entrez le nom de l'ensemble de versions.
      2. Facultatif : Donnez une description à l'ensemble de versions
    13. Indiquez le bucket Object Storage dans lequel stocker les résultats :
      1. Sélectionner le compartiment.
      2. Sélectionnez l'emplacement Object Storage.
      3. Facultatif : indiquez le chemin Object Storage.
    14. Sélectionnez Suivant.
    15. Sous Infrastructure, sélectionnez la forme d'instance à utiliser.
    16. Dans Répliques, indiquez le nombre d'instances de la forme.
    17. (Facultatif) Sous Fonctions de réseau, sélectionnez le VCN et le sous-réseau à utiliser.
    18. (Facultatif) Sous Journalisation, sélectionnez le groupe de journaux et le journal à utiliser.
    19. Sous Paramètres, indiquez le nombre de périodes et le taux de formation à utiliser.
    20. Sélectionnez Suivant.
      La page de révision s'affiche pour l'ajustement que vous souhaitez créer.
    21. Sélectionnez Soumettre pour lancer le réglage fin.

  • Pour obtenir la liste complète des paramètres et des valeurs des commandes de l'interface de ligne de commande des actions rapides AI, reportez-vous à Interface de ligne de commande des actions rapides AI.

  • Cette tâche ne peut pas être effectuée à l'aide de l'API.