Tutorial Openai O3-Mini: Membina Projek Pembelajaran Mesin dengan O3-Mini

Openai's O3-Mini: Model penalaran yang kuat untuk tugas teknikal

OpenAI telah mengeluarkan O3-Mini, model penalaran canggih yang direka untuk kelajuan, kecekapan, dan prestasi unggul dalam pengekodan, batang, dan penyelesaian masalah logik. Tidak seperti pendahulunya, O1, O3-Mini menawarkan jejak yang lebih kecil dan aksesibiliti yang dipertingkatkan, yang tersedia secara bebas untuk semua pengguna di pelbagai platform, termasuk CHATGPT. Untuk menyelam lebih mendalam ke dalam ciri dan perbandingan O3-mini dengan O1, berunding dengan catatan blog rasmi OpenAI.

Sumber: Chatgpt

Tutorial ini menunjukkan keupayaan O3-mini dengan membina aplikasi pembelajaran mesin dari awal, memanfaatkan kehebatannya dalam tugas teknikal yang kompleks, penjanaan kod, dan peruntukan arahan yang jelas. Kami akan menilai keupayaannya untuk mengendalikan aliran kerja pembelajaran mesin yang lengkap, dari bangunan dan ujian untuk penempatan.

imej oleh pengarang

Membina aplikasi Ramalan Penempatan Pelajar dengan O3-Mini

Matlamat kami adalah untuk membuat aplikasi pembelajaran mesin yang meramalkan kelayakan penempatan pekerjaan pelajar menggunakan dataset ramalan penempatan. Kami akan membimbing o3-mini melalui setiap peringkat di Chatgpt.

1. Persediaan Projek

Kami akan menyediakan O3-Mini dengan butiran dataset dan spesifikasi projek, meminta penciptaan fail dan folder yang diperlukan menggunakan arahan bash. Dataset ini termasuk: Pelajar, CGPA, latihan, projek, bengkel/pensijilan, AptitudeTestScore, SoftSkillrating, ExtracurricularActivities, PlacementTraining, SSC dan HSC, dan PlacementStatus (pembolehubah sasaran).

Prompt mengarahkan O3-Mini untuk menghasilkan struktur projek yang merangkumi analisis data, bangunan model, penjejakan eksperimen (menggunakan MLFlow), latihan model (dengan penalaan hiperparameter), aplikasi kesimpulan model (mis. Pemberian hasil yang dijangkakan termasuk struktur folder, skrip python, cadangan alat/perpustakaan, panduan persediaan MLFlow, dan langkah penempatan.

skrip bash yang dihasilkan untuk persediaan projek ialah:

skrip ini berjaya mewujudkan struktur projek yang diperlukan.

mkdir -p student_placement_project/{data,notebooks,src,app/templates}
touch student_placement_project/data/dataset.csv 
      student_placement_project/notebooks/eda.ipynb 
      student_placement_project/src/{__init__.py,data_preprocessing.py,model_training.py,model_inference.py,utils.py} 
      student_placement_project/app/{app.py,requirements.txt} 
      student_placement_project/app/templates/index.html 
      student_placement_project/{Dockerfile,requirements.txt,README.md}

Bahagian berikutnya (analisis data, pra-proses data, latihan model, pengesanan eksperimen, penalaan hiperparameter, aplikasi kesimpulan model, dockerfile, dan penempatan awan) terperinci kod yang dihasilkan oleh O3-Mini untuk setiap langkah dan hasil yang diperolehi. (Nota: Oleh kerana kekangan panjang, coretan kod terperinci untuk setiap langkah ditinggalkan di sini, tetapi tindak balas asal termasuk mereka.)

Aplikasi akhir yang digunakan untuk memeluk ruang muka ditunjukkan di bawah:

Sumber: Penempatan Pelajar

Petua untuk Kejuruteraan Prompt O3-Mini yang berkesan

• Elakkan arahan yang bercanggah: mengutamakan kejelasan dan konsistensi. Arahan yang paling terkini diutamakan.
• Debugging manual: Bersedia untuk menyelesaikan beberapa isu kod secara manual. Pengubahsuaian O3-Mini mungkin memperkenalkan akibat yang tidak diingini.
• Konteks Komprehensif: Sediakan semua data dan butiran yang berkaitan untuk hasil yang tepat.
• Nyatakan Deliverables: jelas menyatakan output yang dikehendaki (folder, fail, kod, arahan).
• Prompt asas yang kuat: Mulakan dengan prompt asas yang komprehensif, kemudian siapkan dengan arahan susulan.

Kesimpulan

O3-Mini melepasi GPT-4O dan O1 dalam kelajuan dan keupayaan penjanaan kod Python/HTML. Kod python yang dihasilkan secara amnya berjalan lancar, dan ia secara berkesan meningkatkan HTML untuk antara muka pengguna yang lebih baik. Tutorial ini mempamerkan nilai O3-Mini untuk saintis data dan profesional teknikal, memudahkan aliran kerja pembelajaran mesin kompleks. Ingatlah untuk memberikan konteks dan hasil lengkap dalam prompt awal anda untuk hasil yang optimum. Pertimbangkan untuk belajar bagaimana untuk menggunakan LLM anda sendiri menggunakan alat seperti BentoML untuk kawalan yang lebih besar ke atas aplikasi AI anda.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Openai O3-Mini: Membina Projek Pembelajaran Mesin dengan O3-Mini. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!