


Inferenz mit fein abgestimmten Modellen: Die Botschaft übermitteln
Die Frauen der Six Triple Eight bearbeiteten während des Zweiten Weltkriegs sorgfältig unzählige Briefe und stellten sicher, dass jeder seinen beabsichtigten Empfänger erreichte. Ihre Arbeit war erst mit der Lieferung abgeschlossen. Im KI-Bereich spiegelt die Inferenz diesen entscheidenden letzten Schritt wider. Nach der Feinabstimmung eines Modells validiert die Inferenz seine Leistung anhand realer Daten und bestätigt seine Fähigkeit, die trainierten Aufgaben genau auszuführen – sei es Klassifizierung, Zusammenfassung oder andere Spezialfunktionen.
Das folgende Python-Beispiel demonstriert die Inferenz mit einem fein abgestimmten OpenAI-Modell. Hier klassifizieren wir Artikel in Kategorien: Wirtschaft, Technik, Unterhaltung, Politik oder Sport.
fine_tuned_model = "ft:gpt-3.5-turbo:xxxxxxxxxxxx" system_prompt = "Classify this article into one of these categories: business, tech, entertainment, politics, sport" user_input = "A new mobile phone is launched" try: response = openai.ChatCompletion.create( model=fine_tuned_model, messages=[ {"role": "system", "content": system_prompt}, {"role": "user", "content": user_input} ] ) print("Model Response:") print(response.choices[0].message.content) # Access the content directly except Exception as e: print("Error during inference:", e)
Eine historische Analogie
Wie die Six Triple Eight, die das Ziel jedes Buchstabens überprüft, überprüft die Inferenz die Genauigkeit unseres fein abgestimmten Modells bei der Klassifizierung neuer Daten. Dies ist der letzte Qualitätskontrollschritt, der sicherstellt, dass unsere „Mail“ (Benutzeranfragen) am richtigen „Ziel“ (genaue Klassifizierung) ankommt.
Diese letzte Phase bestätigt die Zuverlässigkeit des Modells bei der Handhabung realer Anwendungen und rechtfertigt den Zeit- und Arbeitsaufwand, der in den früheren Feinabstimmungsprozess investiert wurde.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInferenz mit fein abgestimmten Modellen: Die Botschaft übermitteln. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Python und C haben jeweils ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf Projektanforderungen beruhen. 1) Python ist aufgrund seiner prägnanten Syntax und der dynamischen Typisierung für die schnelle Entwicklung und Datenverarbeitung geeignet. 2) C ist aufgrund seiner statischen Tipp- und manuellen Speicherverwaltung für hohe Leistung und Systemprogrammierung geeignet.

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.

Zu den Anwendungen von Python im wissenschaftlichen Computer gehören Datenanalyse, maschinelles Lernen, numerische Simulation und Visualisierung. 1.Numpy bietet effiziente mehrdimensionale Arrays und mathematische Funktionen. 2. Scipy erweitert die Numpy -Funktionalität und bietet Optimierungs- und lineare Algebra -Tools. 3.. Pandas wird zur Datenverarbeitung und -analyse verwendet. 4.Matplotlib wird verwendet, um verschiedene Grafiken und visuelle Ergebnisse zu erzeugen.
