Prilagajanje modela (fine tuning)

1 min branja
1

Pripravite učne podatke

Ustvarite pare primerov vhodov in izhodov v obliki, ki naj se je model nauči

2

Naložite in nastavite

Podatke uvozite v AI Studio in nastavite hiperparametre (stopnja učenja, epohe, velikost svežnja)

3

Učenje

Prilagoditveno opravilo teče na Googlovi infrastrukturi s spremljanjem krivulje izgube v realnem času

4

Objavite in uporabljajte

Vaš prilagojeni model dobi lastno končno točko API, pripravljeno za produkcijsko uporabo

Kdaj prilagajati in kdaj uporabiti prompt

Preden vložite v fine tuning, najprej poskusite z oblikovanjem promptov s sistemskimi navodili in primeri z nekaj vzorci. Prilagajanje je najbolj koristno, kadar potrebujete dosledno obliko v tisočih klicih ali kadar naloga zahteva področno specifične vzorce, ki jih s prompti samimi ni mogoče zanesljivo doseči.
Prilagajanje modela (fine tuning) | Google AI Studio | NativeAI Hub