Openai O3-Mini教程：使用O3-Mini構建機器學習項目

OpenAI的O3-Mini：技術任務的強大推理模型> OpenAI

發布了O3-Mini，這是一種尖端推理模型，旨在速度，效率和卓越的編碼，詞乾和邏輯問題解決方案。 與其前身O1，O3-Mini具有較小的佔地面積和增強的可訪問性，可以自由使用，包括Chatgpt在內的各個平台上的所有用戶。 要深入了解O3-Mini的功能並與O1進行比較，請諮詢OpenAI的官方博客文章。

來源：chatgpt

>本教程通過從頭開始構建機器學習應用程序，利用其在復雜的技術任務，代碼生成和清晰的指令提供中，展示了O3-Mini的功能。我們將評估其處理完整的機器學習工作流程的能力，從建築物和測試到部署。

>由作者

圖像 >使用O3-Mini 構建學生安置預測應用程序

>我們的目標是創建一個機器學習應用程序，使用放置預測數據集預測學生職位安置資格。 我們將在Chatgpt上的每個階段引導O3 Mini。

1。項目設置

>我們將向O3-Mini提供數據集詳細信息和項目規格，並要求使用BASH命令創建必要的文件和文件夾。 該數據集包括：StudentID，CGPA，實習，項目，研討會/認證，AptitEteTestScore，Softskillrating，softskillrating，percercularActivities，PlacementTraining，SSC和HSC標記以及位置標記以及PlopementStatus（目標變量）。

>該提示指示O3-MINI生成一個項目結構，包括數據分析，模型構建，實驗跟踪（使用MLFlow），模型訓練（使用超參數調整），模型推理應用程序（例如，燒瓶Web應用程序），用於容器化的dockerfile用於容器化和雲部署（在擁抱面積上）。 預期的可交付成果包括文件夾結構，Python腳本，工具/庫建議，MLFlow設置指導和部署步驟。

項目設置的生成的bash腳本是：

這個腳本成功地創建了必要的項目結構。

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}

>隨後的部分（數據分析，數據預處理，模型訓練，實驗跟踪，超參數調整，模型推理應用，Dockerfile和雲部署）詳細介紹了O3-Mini為每個步驟生成的代碼以及所獲得的結果。 （注意：由於長度約束，此處省略了每個步驟的詳細代碼段，但原始響應包括它們。

在擁抱面孔空間上的最終部署應用程序如下：>

來源：學生安排

>有效的O3 Mini提示工程提示

• 避免說明相互矛盾的說明：優先考慮清晰度和一致性。 最新的指令優先。
• >手動調試：>準備手動解決某些代碼問題。 O3-Mini的修改可能會引入意想不到的後果。 >
• 綜合上下文：提供所有相關的數據和詳細信息以獲得準確的結果。
• >指定可交付成果：明顯說明所需的輸出（文件夾，文件，代碼，指令）。
>
• 強大的基本提示：從綜合基礎提示開始，然後使用後續命令進行完善。 >
結論

O3米尼在速度和Python/HTML代碼生成功能方面超過GPT-4O和O1。它生成的Python代碼通常可以平穩運行，並且有效地增強了HTML的改進用戶界面。 該教程展示了O3-Mini對數據科學家和技術專業人員的價值，簡化了複雜的機器學習工作流程。 切記在初始提示中提供完整的上下文和可交付成果，以獲得最佳結果。 考慮使用Bentoml等工具來學習如何部署自己的LLM，以更好地控制您的AI應用程序。

以上是Openai O3-Mini教程：使用O3-Mini構建機器學習項目的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！