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이번에는 Cancel fine-tune 에 대해서 살펴 보겠습니다. Fine-tunes란 Manage fine-tuning jobs to tailor a model to your specific training data. Cancel fine-tune Path parameters fine_tune_id (string / 필수) The ID of the fine-tune job to cancel
정의 Files are used to upload documents that can be used with features like Fine-tuning. API 총 5개 API가 있고, 이번에는 Retrieve file content 살펴 보겠습니다. List files / Upload file / Delete file / Retrieve
정의 Files are used to upload documents that can be used with features like Fine-tuning. API 총 5개 API가 있습니다. List files / Upload file / Delete file / Retrieve file / Retrieve file content 이
정의 Given a list of messages describing a conversation, the model will return a response. Create chat completion POST https://api.openai.com/v1/chat/completionsCreates a model response for the given chat conversation. Request body model (string / 필수) ID of
이번에는 Retrieve fine-tune 에 대해서 살펴 보겠습니다 (2) Retrieve fine-tune 제목 내용 설명 Request GET https://api.openai.com/v1/fine-tunes/{fine_tune_id} Gets info about the fine-tune job. Parameters fint_tune_id (string / 필수) The ID of the fine-tune job Request 샘플과 response
지난 글에서 OpenAI API 중 Embeddings와 Files에 대해 알아 보았고, 이 글에서는 Fine-tunes에 대해 살펴 보겠습니다. Fine-tunes API는 다음과 같이 총 6개 있습니다. (1) Create fine-tune Request POST https://api.openai.com/v1/fine-tunes Request body training_file (string / 필수) The
Link: https://platform.openai.com/docs/models/overview OpenAI 모델을 이용하여 커스터마이징 서비스를 만들려면 OpenAI에서 제공되는 모델에 대해서 알 필요가 있습니다. 이 분야가 워낙 빠르게 변하다 보니 현재 모델이 또 언제 바뀔지 모르지만 23년 4월 기준으로 이용 가능한 모델을 살펴 보겠습니다. Models
임베딩이란 기계 학습 모델과 알고리즘이 쉽게 사용할 수 있는 주어진 입력의 벡터 표현(or 벡터 값) POST https://api.openai.com/v1/embeddings Creates an embedding vector representing the input text. Request body model (string / 필수) ID of the model to
초거대 모델을 활용한 AI챗봇, BCT AI Chatbot 개발 히스토리 입니다. 이 AI챗봇은 워드프레스 플러그인 형태로 개발 중이고, 챗봇 설정, 챗봇 답변을 위한 임베딩 처리, 초거대 AI모델 파인튜닝으로 구성될 것이고, 향후 텍스트 뿐만 아니라 STT/TTS 등을 다루게
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