explique moi comment en details avec des example de code nodejs/typescript , je peut fine tunner mon propre model de llm
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Bienvenue dans ce guide sur le fine-tuning de modèles LLM avec Node.js et TypeScript. Bien que Node.js ne puisse pas effectuer directement les calculs de fine-tuning, il peut orchestrer le processus et préparer les données. Nous allons voir comment utiliser Node.js pour gérer le workflow complet.
Commençons par configurer notre environnement Node.js. Nous devons installer les dépendances nécessaires, notamment le SDK OpenAI, TypeScript, et les types Node. La configuration du package.json inclut tous les outils requis pour le développement.
La préparation des données est cruciale pour le fine-tuning. Chaque exemple doit être au format JSONL avec des messages structurés selon les rôles système, utilisateur et assistant. Notre code TypeScript valide automatiquement la structure des données avant l'envoi.
Une fois les données préparées, nous utilisons l'API OpenAI pour lancer le fine-tuning. Le processus comprend l'upload du fichier, la création du job avec les hyperparamètres, et le suivi en temps réel du statut. Le code gère automatiquement la surveillance jusqu'à la completion.
En résumé, Node.js et TypeScript offrent une solution robuste pour orchestrer le fine-tuning de modèles LLM. Bien qu'ils ne gèrent pas les calculs d'entraînement, ils excellent dans la préparation des données, l'interfaçage avec les APIs, et la gestion du workflow complet.
Commençons par configurer notre environnement Node.js. Nous devons installer les dépendances nécessaires, notamment le SDK OpenAI, TypeScript, et les types Node. La configuration du package.json inclut tous les outils requis pour le développement.
La préparation des données est cruciale pour le fine-tuning. Chaque exemple doit être au format JSONL avec des messages structurés selon les rôles système, utilisateur et assistant. Notre code TypeScript valide automatiquement la structure des données avant l'envoi.
Une fois les données préparées, nous utilisons l'API OpenAI pour lancer le fine-tuning. Le processus comprend l'upload du fichier, la création du job avec les hyperparamètres, et le suivi en temps réel du statut. Le code gère automatiquement la surveillance jusqu'à la completion.
En résumé, Node.js et TypeScript offrent une solution robuste pour orchestrer le fine-tuning de modèles LLM. Bien qu'ils ne gèrent pas les calculs d'entraînement, ils excellent dans la préparation des données, l'interfaçage avec les APIs, et la gestion du workflow complet.