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Azure OpenAI GPT-4o-mini ファインチューニング チュートリアル

  • [アーティクル]

このチュートリアルでは、gpt-4o-mini-2024-07-18 モデルの微調整について説明します。

このチュートリアルで学習する内容は次のとおりです。

  • サンプルの微調整データセットを作成する。
  • リソース エンドポイントと API キーの環境変数を作成する。
  • 微調整のためのトレーニングと検証のサンプル データセットを準備する。
  • 微調整のためのトレーニング ファイルと検証ファイルをアップロードする。
  • gpt-4o-mini-2024-07-18 の微調整ジョブを作成する。
  • カスタム微調整モデルをデプロイする。

前提条件

重要

ファインチューニングの価格情報を確認して、付随するコストを理解しておくことをお勧めします。 このチュートリアルのテストでは、48,000 トークンが請求の対象となりました (4,800 トレーニング トークン × 10 エポックのトレーニング)。 トレーニングのコストは、推論のファインチューニングに伴うコストと、ファインチューニングされるモデルが展開済みである間の時間単位のホスティング コストに加えて発生します。 チュートリアルを完了したら、ファインチューニングされたモデル デプロイを削除する必要があります。そうしないと、時間単位のホスティング コストが引き続き発生します。

設定

Python ライブラリ

このチュートリアルでは、シード/イベント/チェックポイントなどの最新の OpenAI 機能の例をいくつか紹介します。 これらの機能を利用するには、pip install openai --upgrade を実行して、最新リリースにアップグレードしなければならない場合があります。

pip install openai requests tiktoken numpy

キーとエンドポイントを取得する

Azure OpenAI に対して正常に呼び出しを行うには、エンドポイントとキーが必要です。

変数名 Value
ENDPOINT サービス エンドポイントは、Azure portal でリソースを調べるときに、[キーとエンドポイント] セクションで確認できます。 または、Azure AI Foundry ポータルの [デプロイ] ページからエンドポイントを見つけることができます。 エンドポイントの例: https://docs-test-001.openai.azure.com/。
API-KEY この値は、Azure portal からリソースを確認する際に、 [Keys & Endpoint](キーとエンドポイント) セクションで確認することができます。 KEY1 または KEY2 を使用できます。

Azure portal でリソースに移動します。 [キーとエンドポイント] セクションは、[リソース管理] セクションにあります。 エンドポイントとアクセス キーをコピーします。これらは、API 呼び出しを認証するために両方とも必要です。 KEY1 または KEY2 を使用できます。 常に 2 つのキーを用意しておくと、サービスを中断させることなく、キーのローテーションと再生成を安全に行うことができます。

Azure portal の Azure OpenAI リソースの概要 UI のスクリーンショット。エンドポイントおよびアクセス キーの場所が赤色の丸で囲まれています。

環境変数

キーとエンドポイントの永続的な環境変数を作成して割り当てます。

重要

API キーを使用する場合は、それを Azure Key Vault などの別の場所に安全に保存します。 API キーは、コード内に直接含めないようにし、絶対に公開しないでください。

AI サービスのセキュリティの詳細については、「Azure AI サービスに対する要求の認証」を参照してください。

setx AZURE_OPENAI_API_KEY "REPLACE_WITH_YOUR_KEY_VALUE_HERE"

setx AZURE_OPENAI_ENDPOINT "REPLACE_WITH_YOUR_ENDPOINT_HERE"

サンプル データセットを作成する

gpt-4o-mini-2024-07-18 の微調整には、特別な形式の JSONL トレーニング ファイルが必要です。 OpenAI のドキュメントでは、次の例が提供されます。

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}]}

この例では、これを次のように少し変更します。

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "How far is the Moon from Earth?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters."}]}

これら 3 つの例は一般的な形式を提供するうえで役立ちますが、カスタム微調整されたモデルを同じように応答するように誘導したい場合は、さらに多くの例が必要になります。 一般的には、少なくとも 50 個の高品質な例から始めるのがいいでしょう。ただし、成功するには数千もの高品質のトレーニング サンプルが必要となるユース ケースが存在する可能性は十分にあります。

一般的に、データセット サイズを 2 倍にすると、モデルの品質を直線的に向上させることができます。 ただし、低品質の例はパフォーマンスに悪影響を与える可能性があることに注意してください。 大量の内部データでモデルをトレーニングする場合、最初に最高品質の例のみになるようにデータセットを取り除かないと、予想よりもパフォーマンスの低いモデルになる可能性があります。

training_set.jsonl と validation_set.jsonlの 2 つのファイルを作成する必要があります。

Jupyter Notebook を実行しているのと同じディレクトリにファイルを作成し、次のコード ブロックの内容を対応するファイルにコピーします。

training_set.jsonl

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who discovered Antarctica?"}, {"role": "assistant", "content": "Some chaps named Fabian Gottlieb von Bellingshausen and Mikhail Lazarev, as if they don't teach that in every school!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the biggest ocean?"}, {"role": "assistant", "content": "The Pacific Ocean. It's not like it's a small pond or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the largest planet?"}, {"role": "assistant", "content": "It's called Jupiter, you might have heard of it...or not."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who painted the Mona Lisa?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, some obscure artist named Leonardo da Vinci. Not that he is famous or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the boiling point of water?"}, {"role": "assistant", "content": "Exciting fact of the day: it's 100 degrees Celsius. Life-changing, isn't it?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'The Odyssey'?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some poet named Homer. Nothing special, really."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the largest mammal?"}, {"role": "assistant", "content": "Blue Whale. Quite a big fish isn't it? Oh wait, it's not a fish!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the highest mountain peak?"}, {"role": "assistant", "content": "Everest. Brace yourself, it's not a walk in the park."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who invented the telephone?"}, {"role": "assistant", "content": "A guy named Alexander Graham Bell. Bet you didn't guess that one!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the distance from Earth to the Sun?"}, {"role": "assistant", "content": "About 93 million miles. Just a quick drive, really."}]}

validation_set.jsonl

{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of Australia?"}, {"role": "assistant", "content": "It's Canberra, not Sydney. Shocking, I know!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'The Great Gatsby'?"}, {"role": "assistant", "content": "Some guy named F. Scott Fitzgerald. Ever heard of him?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the deepest part of the ocean?"}, {"role": "assistant", "content": "Mariana Trench, makes your swimming pool seem a bit shallow, doesn't it?"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who composed the 'Moonlight Sonata'?"}, {"role": "assistant", "content": "Just a little-known guy named Beethoven. No big deal."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What are the colors of the rainbow?"}, {"role": "assistant", "content": "ROYGBIV. Red, orange, yellow, green, blue, indigo, violet. Not that we learned this in preschool or anything!"}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the smallest planet?"}, {"role": "assistant", "content": "Meet Mercury, the runt of the solar system family."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Pride and Prejudice'?"}, {"role": "assistant", "content": "Do the words Jane Austen ring a bell? No? Well, she wrote it."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the largest desert?"}, {"role": "assistant", "content": "Antarctica. Surprise, surprise! Deserts aren't just full of sand, you know."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What is the longest river?"}, {"role": "assistant", "content": "The Nile River. It's not like it's famous or anything."}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital of Germany?"}, {"role": "assistant", "content": "Berlin. Shocking news, right?"}]}

ここで、トレーニングと検証のファイルに対していくつかの予備チェックを実行する必要があります。

# Run preliminary checks

import json

# Load the training set
with open('training_set.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    training_dataset = [json.loads(line) for line in f]

# Training dataset stats
print("Number of examples in training set:", len(training_dataset))
print("First example in training set:")
for message in training_dataset[0]["messages"]:
    print(message)

# Load the validation set
with open('validation_set.jsonl', 'r', encoding='utf-8') as f:
    validation_dataset = [json.loads(line) for line in f]

# Validation dataset stats
print("\nNumber of examples in validation set:", len(validation_dataset))
print("First example in validation set:")
for message in validation_dataset[0]["messages"]:
    print(message)

出力:

Number of examples in training set: 10
First example in training set:
{'role': 'system', 'content': 'Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic.'}
{'role': 'user', 'content': 'Who discovered America?'}
{'role': 'assistant', 'content': "Some chap named Christopher Columbus, as if they don't teach that in every school!"}

Number of examples in validation set: 10
First example in validation set:
{'role': 'system', 'content': 'Clippy is a factual chatbot that is also sarcastic.'}
{'role': 'user', 'content': "What's the capital of Australia?"}
{'role': 'assistant', 'content': "It's Canberra, not Sydney. Shocking, I know!"}

この場合、10 のトレーニングと 10 の検証の例しかないため、モデルをファインチューニングする基本的な仕組みを示しますが、一貫して顕著な効果を生み出すのに十分な数の例があるとは言えません。

これで tiktoken ライブラリを使用して、トークン数を検証できるようになりました。 この方法を使用してトークンを数えても、ファインチューニングに使用される正確なトークン数は得られませんが、見積もりとしては妥当です。

Note

個々の例は、gpt-4o-mini-2024-07-18 モデルの現在のトレーニング例コンテキスト長である 64,536 トークンを超えないようにする必要があります。 モデルの入力トークンの制限は 128,000 トークンのままです。

# Validate token counts

import json
import tiktoken
import numpy as np
from collections import defaultdict

encoding = tiktoken.get_encoding("o200k_base") # default encoding for gpt-4o models. This requires the latest version of tiktoken to be installed.

def num_tokens_from_messages(messages, tokens_per_message=3, tokens_per_name=1):
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        num_tokens += tokens_per_message
        for key, value in message.items():
            num_tokens += len(encoding.encode(value))
            if key == "name":
                num_tokens += tokens_per_name
    num_tokens += 3
    return num_tokens

def num_assistant_tokens_from_messages(messages):
    num_tokens = 0
    for message in messages:
        if message["role"] == "assistant":
            num_tokens += len(encoding.encode(message["content"]))
    return num_tokens

def print_distribution(values, name):
    print(f"\n#### Distribution of {name}:")
    print(f"min / max: {min(values)}, {max(values)}")
    print(f"mean / median: {np.mean(values)}, {np.median(values)}")
    print(f"p5 / p95: {np.quantile(values, 0.1)}, {np.quantile(values, 0.9)}")

files = ['training_set.jsonl', 'validation_set.jsonl']

for file in files:
    print(f"Processing file: {file}")
    with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        dataset = [json.loads(line) for line in f]

    total_tokens = []
    assistant_tokens = []

    for ex in dataset:
        messages = ex.get("messages", {})
        total_tokens.append(num_tokens_from_messages(messages))
        assistant_tokens.append(num_assistant_tokens_from_messages(messages))

    print_distribution(total_tokens, "total tokens")
    print_distribution(assistant_tokens, "assistant tokens")
    print('*' * 50)

出力:

Processing file: training_set.jsonl

#### Distribution of total tokens:
min / max: 46, 59
mean / median: 49.8, 48.5
p5 / p95: 46.0, 53.599999999999994

#### Distribution of assistant tokens:
min / max: 13, 28
mean / median: 16.5, 14.0
p5 / p95: 13.0, 19.9
**************************************************
Processing file: validation_set.jsonl

#### Distribution of total tokens:
min / max: 41, 64
mean / median: 48.9, 47.0
p5 / p95: 43.7, 54.099999999999994

#### Distribution of assistant tokens:
min / max: 8, 29
mean / median: 15.0, 12.5
p5 / p95: 10.7, 19.999999999999996
****************************

微調整ファイルをアップロードする

# Upload fine-tuning files

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
  api_version = "2024-08-01-preview"  # This API version or later is required to access seed/events/checkpoint features
)

training_file_name = 'training_set.jsonl'
validation_file_name = 'validation_set.jsonl'

# Upload the training and validation dataset files to Azure OpenAI with the SDK.

training_response = client.files.create(
    file = open(training_file_name, "rb"), purpose="fine-tune"
)
training_file_id = training_response.id

validation_response = client.files.create(
    file = open(validation_file_name, "rb"), purpose="fine-tune"
)
validation_file_id = validation_response.id

print("Training file ID:", training_file_id)
print("Validation file ID:", validation_file_id)

出力:

Training file ID: file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626
Validation file ID: file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b

微調整を開始する

ファインチューニング ファイルが正常にアップロードされたので、ファインチューニング トレーニング ジョブを送信できるようになりました。

この例では、シード パラメーターも渡しています。 シードはジョブの再現性を制御します。 同じシードおよびジョブ パラメーターを渡すと同じ結果が得られますが、まれに異なる場合があります。 シードが指定されていない場合は、自動的に生成されます。

# Submit fine-tuning training job

response = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file = training_file_id,
    validation_file = validation_file_id,
    model = "gpt-4o-mini-2024-07-18", # Enter base model name. Note that in Azure OpenAI the model name contains dashes and cannot contain dot/period characters.
    seed = 105 # seed parameter controls reproducibility of the fine-tuning job. If no seed is specified one will be generated automatically.
)

job_id = response.id

# You can use the job ID to monitor the status of the fine-tuning job.
# The fine-tuning job will take some time to start and complete.

print("Job ID:", response.id)
print("Status:", response.status)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Python 1.x 出力: 

Job ID: ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6
Status: pending
{
  "id": "ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6",
  "created_at": 1715824115,
  "error": null,
  "fine_tuned_model": null,
  "finished_at": null,
  "hyperparameters": {
    "n_epochs": -1,
    "batch_size": -1,
    "learning_rate_multiplier": 1
  },
  "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
  "object": "fine_tuning.job",
  "organization_id": null,
  "result_files": null,
  "seed": 105,
  "status": "pending",
  "trained_tokens": null,
  "training_file": "file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626",
  "validation_file": "file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b",
  "estimated_finish": null,
  "integrations": null
}

トレーニング ジョブの状態を追跡する

トレーニング ジョブの状態が完了するまでポーリングする場合は、次を実行できます。

# Track training status

from IPython.display import clear_output
import time

start_time = time.time()

# Get the status of our fine-tuning job.
response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)

status = response.status

# If the job isn't done yet, poll it every 10 seconds.
while status not in ["succeeded", "failed"]:
    time.sleep(10)

    response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)
    print(response.model_dump_json(indent=2))
    print("Elapsed time: {} minutes {} seconds".format(int((time.time() - start_time) // 60), int((time.time() - start_time) % 60)))
    status = response.status
    print(f'Status: {status}')
    clear_output(wait=True)

print(f'Fine-tuning job {job_id} finished with status: {status}')

# List all fine-tuning jobs for this resource.
print('Checking other fine-tune jobs for this resource.')
response = client.fine_tuning.jobs.list()
print(f'Found {len(response.data)} fine-tune jobs.')

Python 1.x 出力: 

Job ID: ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6
Status: pending
{
  "id": "ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6",
  "created_at": 1715824115,
  "error": null,
  "fine_tuned_model": null,
  "finished_at": null,
  "hyperparameters": {
    "n_epochs": -1,
    "batch_size": -1,
    "learning_rate_multiplier": 1
  },
  "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
  "object": "fine_tuning.job",
  "organization_id": null,
  "result_files": null,
  "seed": 105,
  "status": "pending",
  "trained_tokens": null,
  "training_file": "file-0e3aa3f2e81e49a5b8b96166ea214626",
  "validation_file": "file-8556c3bb41b7416bb7519b47fcd1dd6b",
  "estimated_finish": null,
  "integrations": null
}

トレーニングが完了するまでに 1 時間以上かかるのは珍しいことではありません。 トレーニングが完了すると、出力メッセージが次のように変わります。

Fine-tuning job ftjob-900fcfc7ea1d4360a9f0cb1697b4eaa6 finished with status: succeeded
Checking other fine-tune jobs for this resource.
Found 4 fine-tune jobs.

ファインチューニング イベントを一覧表示する

API バージョン: このコマンドには 2024-08-01-preview 以降が必要です。

ファインチューニングを完了する必要はありませんが、トレーニング中に生成された個々のファインチューニング イベントを調べると役立つ場合があります。 完全なトレーニング結果は、トレーニングが完了した後もトレーニング結果ファイルで確認できます。

response = client.fine_tuning.jobs.list_events(fine_tuning_job_id=job_id, limit=10)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Python 1.x 出力: 

{
  "data": [
    {
      "id": "ftevent-179d02d6178f4a0486516ff8cbcdbfb6",
      "created_at": 1715826339,
      "level": "info",
      "message": "Training hours billed: 0.500",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-467bc5e766224e97b5561055dc4c39c0",
      "created_at": 1715826339,
      "level": "info",
      "message": "Completed results file: file-175c81c590074388bdb49e8e0d91bac3",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-a30c44da4c304180b327c3be3a7a7e51",
      "created_at": 1715826337,
      "level": "info",
      "message": "Postprocessing started.",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-ea10a008f1a045e9914de98b6b47514b",
      "created_at": 1715826303,
      "level": "info",
      "message": "Job succeeded.",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "message"
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dc9e61b008dc754dc9e61b00",
      "created_at": 1715825614,
      "level": "info",
      "message": "Step 100: training loss=0.001647822093218565",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 100,
        "train_loss": 0.001647822093218565,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.5170825719833374,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.7539110545870624,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7215189873417721
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dc3f03a008dc754dc3f03a00",
      "created_at": 1715825604,
      "level": "info",
      "message": "Step 90: training loss=0.00971441250294447",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 90,
        "train_loss": 0.00971441250294447,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.3702410459518433,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.7371194453179082,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7278481012658228
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dbdfa59008dc754dbdfa5900",
      "created_at": 1715825594,
      "level": "info",
      "message": "Step 80: training loss=0.0032251903321594",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 80,
        "train_loss": 0.0032251903321594,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.4242165088653564,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.6554046099698996,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7278481012658228
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754db80478008dc754db8047800",
      "created_at": 1715825584,
      "level": "info",
      "message": "Step 70: training loss=0.07380199432373047",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 70,
        "train_loss": 0.07380199432373047,
        "train_mean_token_accuracy": 1,
        "valid_loss": 1.2011798620224,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.508960385865803,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.740506329113924
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754db20e97008dc754db20e9700",
      "created_at": 1715825574,
      "level": "info",
      "message": "Step 60: training loss=0.245253324508667",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 60,
        "train_loss": 0.245253324508667,
        "train_mean_token_accuracy": 0.875,
        "valid_loss": 1.0585949420928955,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75,
        "full_valid_loss": 1.3787144045286541,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7341772151898734
      }
    },
    {
      "id": "ftevent-008dc754dac18b6008dc754dac18b600",
      "created_at": 1715825564,
      "level": "info",
      "message": "Step 50: training loss=0.1696014404296875",
      "object": "fine_tuning.job.event",
      "type": "metrics",
      "data": {
        "step": 50,
        "train_loss": 0.1696014404296875,
        "train_mean_token_accuracy": 0.8999999761581421,
        "valid_loss": 0.8862184286117554,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.8125,
        "full_valid_loss": 1.2814022257358213,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7151898734177216
      }
    }
  ],
  "has_more": true,
  "object": "list"
}

チェックポイントを一覧表示する

API バージョン: このコマンドには 2024-08-01-preview 以降が必要です。

各トレーニング エポックが完了すると、チェックポイントが生成されます。 チェックポイントは、完全な機能を持つモデルのバージョンであり、デプロイすることも、後続の微調整ジョブのターゲット モデルとして使用することもできます。 チェックポイントは、オーバーフィットが発生する前のモデルのスナップショットを提供できるため便利です。 ファインチューニング ジョブが完了すると、3 つの最新バージョンのモデルをデプロイできます。 最後のエポックはファインチューニングされたモデルで表され、前の 2 つのエポックはチェックポイントとして利用できます。

response = client.fine_tuning.jobs.checkpoints.list(job_id)
print(response.model_dump_json(indent=2))

Python 1.x 出力: 

{
  "data": [
    {
      "id": "ftchkpt-148ab69f0a404cf9ab55a73d51b152de",
      "created_at": 1715743077,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-0e208cf33a6a466994aff31a08aba678",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.8258173013035255,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7151898734177216,
        "step": 100.0,
        "train_loss": 0.004080486483871937,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.5915886163711548,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 100
    },
    {
      "id": "ftchkpt-e559c011ecc04fc68eaa339d8227d02d",
      "created_at": 1715743013,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-0e208cf33a6a466994aff31a08aba678:ckpt-step-90",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.7958603267428241,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7215189873417721,
        "step": 90.0,
        "train_loss": 0.0011079151881858706,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.6084896326065063,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 90
    },
    {
      "id": "ftchkpt-8ae8beef3dcd4dfbbe9212e79bb53265",
      "created_at": 1715742984,
      "fine_tuned_model_checkpoint": "gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-0e208cf33a6a466994aff31a08aba678:ckpt-step-80",
      "fine_tuning_job_id": "ftjob-372c72db22c34e6f9ccb62c26ee0fbd9",
      "metrics": {
        "full_valid_loss": 1.6909511662736725,
        "full_valid_mean_token_accuracy": 0.7088607594936709,
        "step": 80.0,
        "train_loss": 0.000667572021484375,
        "train_mean_token_accuracy": 1.0,
        "valid_loss": 1.4677599668502808,
        "valid_mean_token_accuracy": 0.75
      },
      "object": "fine_tuning.job.checkpoint",
      "step_number": 80
    }
  ],
  "has_more": false,
  "object": "list"
}

最終的なトレーニングの実行結果

最終的な結果を取得するには、次を実行します。

# Retrieve fine_tuned_model name

response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)

print(response.model_dump_json(indent=2))
fine_tuned_model = response.fine_tuned_model

微調整されたモデルをデプロイする

このチュートリアルの前の Python SDK コマンドとは異なり、クォータ機能が導入されているため、個別の認可、異なる API パス、および異なる API バージョンを必要とする REST API を使用してモデル デプロイを行う必要があります。

または、Azure AI Foundry ポータルや Azure CLI などの他の一般的なデプロイ方法を使用して、ファインチューニングされたモデルをデプロイすることができます。

変数 定義
token 認証トークンを生成するには、複数の方法があります。 初期テストの最も簡単な方法は、Azure portal から Cloud Shell を起動することです。 次に、az account get-access-token を実行します。 このトークンは、API テストの一時的な認証トークンとして使用できます。 これを新しい環境変数に格納することをお勧めします。
subscription 関連付けられている Azure OpenAI リソースのサブスクリプション ID
resource_group Azure OpenAI リソースのリソース グループ名
resource_name Azure OpenAI リソースの名前
model_deployment_name 微調整された新しいモデル デプロイのカスタム名。 これは、チャット入力候補の呼び出しを行うときにコードで参照される名前です。
fine_tuned_model この値は、前の手順の微調整ジョブの結果から取得します。 gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-0e208cf33a6a466994aff31a08aba678 のように表示されます。 その値を deploy_data json に追加する必要があります。

重要

カスタマイズされたモデルをデプロイした後、デプロイが 15 日を超えて非アクティブのままである場合、デプロイは削除されます。 カスタマイズされたモデルのデプロイは、モデルが 15 日以上前にデプロイされ、15 日間連続して完了またはチャット完了の呼び出しが行われなかった場合、"非アクティブ" になります。

非アクティブなデプロイを削除しても、基になるカスタマイズされたモデルは削除されることも影響を受けることもなく、カスタマイズされたモデルはいつでも再デプロイできます。 「Azure OpenAI Service の価格」で説明されているように、デプロイ済みのカスタマイズされた (微調整された) 各モデルには、補完またはチャット補完の呼び出しがモデルに対して行われているかどうかに関係なく、1 時間ごとのホスティング コストが発生します。 Azure OpenAI を使用したコストの計画と管理の詳細については、「Azure OpenAI Service のコストを管理するための計画」のガイダンスを参照してください。

# Deploy fine-tuned model

import json
import requests

token = os.getenv("TEMP_AUTH_TOKEN")
subscription = "<YOUR_SUBSCRIPTION_ID>"
resource_group = "<YOUR_RESOURCE_GROUP_NAME>"
resource_name = "<YOUR_AZURE_OPENAI_RESOURCE_NAME>"
model_deployment_name = "gpt-4o-mini-2024-07-18-ft" # Custom deployment name you chose for your fine-tuning model

deploy_params = {'api-version': "2023-05-01"}
deploy_headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(token), 'Content-Type': 'application/json'}

deploy_data = {
    "sku": {"name": "standard", "capacity": 1},
    "properties": {
        "model": {
            "format": "OpenAI",
            "name": "<YOUR_FINE_TUNED_MODEL>", #retrieve this value from the previous call, it will look like gpt-4o-mini-2024-07-18.ft-0e208cf33a6a466994aff31a08aba678
            "version": "1"
        }
    }
}
deploy_data = json.dumps(deploy_data)

request_url = f'https://management.azure.com/subscriptions/{subscription}/resourceGroups/{resource_group}/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/{resource_name}/deployments/{model_deployment_name}'

print('Creating a new deployment...')

r = requests.put(request_url, params=deploy_params, headers=deploy_headers, data=deploy_data)

print(r)
print(r.reason)
print(r.json())

Azure AI Foundry ポータルでデプロイの進行状況を確認できます。

微調整されたモデルのデプロイを処理するプロセスが完了するまでに時間がかかるのは珍しいことではありません。

デプロイされたカスタマイズしたモデルを使用する

ファインチューニングされたモデルをデプロイした後は、Azure AI Foundry ポータルのチャット プレイグラウンド、またはチャット入力候補 API を使用して、他のデプロイ済みモデルと同様に使用できます。 たとえば、次の Python の例に示すように、デプロイしたモデルにチャット入力候補の呼び出しを送信できます。 カスタマイズしたモデルでは、他のデプロイされたモデルと同様に、temperature や max_tokens などの同じパラメーターを引き続き使用できます。

# Use the deployed customized model

import os
from openai import AzureOpenAI

client = AzureOpenAI(
  azure_endpoint = os.getenv("AZURE_OPENAI_ENDPOINT"),
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),
  api_version = "2024-06-01"
)

response = client.chat.completions.create(
    model = "gpt-4o-mini-2024-07-18-ft", # model = "Custom deployment name you chose for your fine-tuning model"
    messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Does Azure OpenAI support customer managed keys?"},
        {"role": "assistant", "content": "Yes, customer managed keys are supported by Azure OpenAI."},
        {"role": "user", "content": "Do other Azure AI services support this too?"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

展開の削除

他の種類の Azure OpenAI モデルとは異なり、微調整またはカスタマイズされたモデルには、デプロイ後に時間単位のホスティング コストが関連付けられます。 このチュートリアルが終了し、微調整されたモデルに対していくつかのチャット入力候補の呼び出しをテストしたら、モデル デプロイを削除することを強くお勧めします。

デプロイを削除してもモデル自体には影響しないため、このチュートリアル用にトレーニングした、微調整されたモデルはいつでも再デプロイできます。

REST API、Azure CLI、またはその他のサポートされているデプロイ方法を使用して、Azure AI Foundry ポータルでデプロイを削除できます。

トラブルシューティング

微調整はどのように有効にしますか? カスタム モデルの作成が淡色表示されます。

微調整に正常にアクセスするには、Cognitive Services OpenAI 共同作成者が割り当てられている必要があります。 高度なサービス管理者のアクセス許可を持つユーザーでも、微調整にアクセスするためにはこのアカウントを明示的に設定する必要があります。 詳細については、ロールベースのアクセス制御のガイダンスを参照してください。

次のステップ