Fine Tuning dei Modelli OpenAI con Azure

Azure OpenAI è un servizio che offre agli sviluppatori la possibilità di creare e utilizzare modelli di intelligenza artificiale personalizzati, basati su dati individuali. Questo processo, chiamato ottimizzazione, permette di migliorare la capacità di apprendimento del modello e di ridurre i costi e la latenza delle richieste. 

In questo articolo, esploreremo come eseguire il fine tuning dei modelli OpenAI utilizzando il servizio Azure OpenAI Studio.

Prerequisiti

Per iniziare, è necessario soddisfare alcuni prerequisiti:

1. Avere una sottoscrizione di Azure
2. Avere accesso al servizio Azure OpenAI
3. Creare una risorsa OpenAI di Azure

Una volta soddisfatti questi requisiti, è possibile procedere con il flusso di lavoro per l’ottimizzazione del modello in Azure OpenAI Studio.

Flusso di Lavoro di Ottimizzazione

Il processo di ottimizzazione può essere suddiviso in diverse fasi:

1. Preparazione dei dati di training e convalida
2. Creazione e configurazione del set di dati
3. Definizione del fine tuning
4. Avvio e monitoraggio del processo di ottimizzazione
5. Valutazione e test del modello ottimizzato

1. Preparazione dei dati di training e convalida

Il primo passo consiste nella preparazione dei dati che verranno utilizzati per l’addestramento e la convalida del modello. I dati devono essere strutturati nel formato JSON Lines (JSONL), con ogni riga che rappresenta un singolo esempio di training o convalida.

Ecco un esempio di struttura di un file JSONL:

{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}
{"prompt": "<prompt text>", "completion": "<ideal generated text>"}

I file devono avere le seguenti caratteristiche:

• Codificati in UTF-8
• Dimensioni inferiori a 200 MB

È consigliabile proporre esempi chiari e una breve descrizione di ciò che si desidera che il modello impari a fare.

Leggi anche: Azure OpenAI: una soluzione cloud per potenziare le applicazioni con intelligenza artificiale

2. Creazione e configurazione del set di dati

Dopo aver preparato i file JSONL, è necessario creare un set di dati di training e uno di convalida. Per farlo, seguire questi passaggi:

1. Accedere a Azure OpenAI Studio
2. Aprire la sezione Datasets sul pannello di navigazione a sinistra
3. Fare clic su Create Dataset
4. Inserire un nome per il set di dati, ad esempio, “FineTuningExample_dataset_training”
5. Selezionare il tipo di set di dati: Training o Validation, a seconda del file che si sta caricando
6. Caricare il file dei dati: è possibile utilizzare il pulsante Upload file oppure il Blob Storage
7. Fare clic su Create per creare il set di dati
8. Ripetere questi passaggi per creare un set di dati di convalida, utilizzando un nome diverso e selezionando il tipo di set di dati di validazione

3. Definizione del fine tuning

Ora che i set di dati sono stati creati, è necessario definire il processo di fine tuning:

1. Aprire la sezione Experiments nel pannello di navigazione a sinistra dello Azure OpenAI Studio
2. Fare clic su Create Experiment
3. Compilare il modulo del nuovo esperimento fornendo le seguenti informazioni:
   • Nome: un nome univoco e descrittivo per l’esperimento, ad esempio “FineTuningExample_experiment”
   • Risorsa OpenAI: selezionare la risorsa creata nei prerequisiti
   • Modello di base: scegliere il modello di base su cui si desidera eseguire il fine tuning, ad esempio, “text-davinci-002”
   • Dataset di training: selezionare il set di dati di training creato in precedenza
   • Dataset di convalida: selezionare il set di dati di convalida creato in precedenza
   • Batch size di training: specificare la dimensione del batch di training, ad esempio, 8
   • Epochs: specificare il numero di epoche di training, ad esempio, 3

4. Avvio e monitoraggio del processo di ottimizzazione

Dopo aver configurato l’esperimento, è possibile avviarlo e monitorarne il progresso:

1. Fare clic su Create and Run per avviare l’esperimento di fine tuning
2. Passare alla scheda Runs nella pagina dell’esperimento per monitorare il progresso
3. Attendere che il processo di ottimizzazione si concluda

5. Valutazione e test del modello ottimizzato

Una volta completata l’ottimizzazione, è possibile valutare le prestazioni del modello e testarlo su nuovi input:

1. Aprire la pagina dell’esperimento completato in Experiments
2. Passare alla scheda Validation
3. Esaminare le metriche di convalida per valutare le prestazioni del modello dopo l’ottimizzazione
4. Nella sezione Test your model, è possibile inserire nuovi input e ricevere risposte dal modello ottimizzato per verificare la sua capacità di rispondere correttamente agli input

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Considerazioni sul Fine Tuning

Il fine tuning è un processo molto utile per migliorare le prestazioni di un modello e renderlo più adatto alle specifiche esigenze di un’applicazione. Tuttavia, è importante considerare che il fine tuning richiede risorse computazionali e può portare ad un aumento dei costi associati all’utilizzo del servizio Azure OpenAI.

Per ridurre al minimo i costi, è possibile sperimentare con batch size e numero di epoche inferiori durante il fine tuning e monitorare attentamente le metriche di convalida per valutare l’impatto delle modifiche sulle prestazioni del modello. È anche essenziale validare il modello su un set di dati di convalida robusto, che rifletta con precisione le esigenze dell’applicazione e includa esempi diversi e complessi.

Conclusione

In questo articolo, abbiamo esaminato come eseguire il fine tuning dei modelli OpenAI utilizzando Azure OpenAI Studio. Attraverso il processo di ottimizzazione, è possibile personalizzare i modelli di intelligenza artificiale per adattarli meglio alle specifiche esigenze di un’applicazione. Tenendo a mente i prerequisiti e seguendo il flusso di lavoro presentato, è possibile ottenere un modello efficace, efficiente e adattato alle proprie esigenze.