GPT-3 和 GPT-3.5-Turbo API 的学习日志，仅作个人用途。

目录

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事先准备

bash
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pip install openai

# 使用bash...
export OPENAI_API_KEY="你的OpenAI API KEY"

创建微调模型

注意，GPT-3.5-Turbo API 目前 不支持 微调！

该栏块说的 API 统一默认为 GPT-3！

微调 GPT-3 所需要的数据必须是 JSONL 文件，格式为：

plaintext
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{"prompt": "提白文本", "completion": "想要生成的文本"}

假设已经有一个 CSV、TSV、XLSX 或 JSON 文件作为数据库，则可以使用以下命令行来重新格式化数据：

bash
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openai tools fine_tunes.prepare_data -f 文件名

有了 JSONL 文件后，开始微调：

bash
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openai api fine_tunes.create -t JSONL文件名 -m 模型名

模型名分为：ada、babbage、curie、davinci。
从左到右，速度越来越慢，能力越来越强。

注意：

一定要仔细查看微调模型的价格表！

模型 训练 使用
Ada $0.0004 / 1K tokens $0.0016 / 1K tokens
Babbage $0.0006 / 1K tokens $0.0024 / 1K tokens
Curie $0.0030 / 1K tokens $0.0120 / 1K tokens
Davinci $0.0300 / 1K tokens $0.1200 / 1K tokens

有时事件流可能会被中断，使用以下命令行来恢复微调：

bash
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openai api fine_tunes.follow -i 微调工作ID

事件流被中断后会自动生成一个命令供你复制粘贴运行。

查看微调工作

列出所有被创建的微调工作：

bash
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openai api fine_tunes.list

检索一个微调工作的状态和其他信息：

bash
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openai api fine_tunes.get -i 微调工作ID

取消一个微调工作：

bash
1
openai api fine_tunes.cancel -i 微调工作ID

删除微调模型

有光就有影子，有创建就有删除：

bash
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openai api models.delete -i 微调模型

Python 也可以删除一个微调模型：

python
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import openai
openai.Model.delete(微调模型)
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使用微调模型

你可以直接使用微调成功后，自动生成的命令行：

bash
1
openai api completions.create -m 微调模型 -p 提白

当然主要的还是我们的 Python，这是官网示范：

python
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import openai
openai.Completion.create(
    model=FINE_TUNED_MODEL,
    prompt=YOUR_PROMPT)

openai.Completion.create() 返回一个字典：

python
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{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "length",
            "index": 数字,
            "logprobs": null,
            "text": "字符串"
        }
    ],
    "created": 数字,
    "id": "字符串",
    "model": "微调模型",
    "object": "text_completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 数字,
        "prompt_tokens": 数字,
        "total_tokens": 数字
    }
}

也就是说，只要拿到 openai.Completion.create()['choices'][0]['text']，就拿到了模型返回的字符串，我们打印这个字符串就好了。

稍作修改一番：

python
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import openai
import prompt_toolkit

while True:
    user_input = prompt_toolkit.prompt('> ')
    response = openai.Completion.create(
        model=微调模型,
        prompt=user_input
    )
    print(response['choices'][0]['text'])

一个简易的控制台机器人就写好了。