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Schnelleinstieg: Basismodell optimieren

Schnelleinstieg: Basismodell optimieren

Es gibt einige Gründe, Ihr Basismodell zu optimieren. Durch die Optimierung eines Modells an vielen beschrifteten Beispielen können Sie die Modellleistung im Vergleich zur zeitnahe Entwicklung allein verbessern. Durch die Optimierung eines Basismodells für eine ähnliche Leistung wie ein größeres Modell in derselben Modellfamilie können Sie Kosten reduzieren, indem Sie dieses kleinere Modell bereitstellen.

Erforderliche Services
Watson Studio
Watson Machine Learning

Ihr grundlegender Workflow umfasst die folgenden Tasks:

  1. Öffnen Sie ein Projekt. Projekte sind der Ort, an dem Sie gemeinsam mit anderen mit Daten arbeiten.
  2. Fügen Sie dem Projekt Daten hinzu. Sie können Datendateien hochladen oder Daten aus einer fernen Datenquelle über eine Verbindung hinzufügen.
  3. Erstellen Sie ein Optimierungsexperiment im Projekt. Das Optimierungsexperiment verwendet Tuning Studio Experiment Builder.
  4. Überprüfen Sie die Ergebnisse des Experiments und das optimierte Modell. Die Ergebnisse umfassen ein Verlustfunktionsdiagramm und die Details des optimierten Modells.
  5. Implementieren und testen Sie Ihr optimiertes Modell. Testen Sie Ihr Modell im Prompt Lab.

Informationen zur Optimierung eines Basismodells lesen

Die Eingabeaufforderungsoptimierung passt den Inhalt der Eingabeaufforderung an, die an das Modell übergeben wird. Das zugrunde liegende Basismodell und seine Parameter werden nicht bearbeitet. Nur die Eingabeaufforderungseingabe wird geändert. Sie optimieren ein Modell mit Tuning Studio, um ein KI-Basismodell anzuleiten, damit die gewünschte Ausgabe zurückgegeben wird.

Sehen Sie sich dieses Video an, um zu sehen, wann und warum Sie ein Basismodell optimieren sollten.

Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

Mehr zu Tuning Studio

Video zur Optimierung eines Basismodells ansehen

Video ansehen Sehen Sie sich dieses Video an, um eine Vorschau der Schritte in diesem Lernprogramm anzuzeigen. Möglicherweise gibt es geringfügige Unterschiede in der Benutzerschnittstelle, die im Video angezeigt wird. Das Video ist als Begleiter zum schriftlichen Lernprogramm gedacht.

Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

Lernprogramm zum Optimieren eines Basismodells ausprobieren

In diesem Lernprogramm werden Sie die folgenden Tasks ausführen:




  • Verwenden Sie das Videobild im Bild

    Tipp: Starten Sie das Video. Wenn Sie dann durch das Lernprogramm blättern, wechselt das Video in den Bildmodus. Schließen Sie das Video-Inhaltsverzeichnis für die beste Erfahrung mit Bild-in-Bild. Sie können den Modus "Bild im Bild" verwenden, damit Sie dem Video folgen können, während Sie die Tasks in diesem Lernprogramm ausführen. Klicken Sie auf die Zeitmarken für jede zu befolgende Task.

    Die folgende animierte Abbildung zeigt, wie die Funktionen für Videobilder und Inhaltsverzeichnisse verwendet werden:

    Verwendung von Bildern und Kapiteln

    Hilfe in der Community anfordern

    Wenn Sie Hilfe bei diesem Lernprogramm benötigen, können Sie eine Frage stellen oder eine Antwort im Diskussionsforum derCloud Pak for Data Communityfinden.

    Browserfenster einrichten

    Damit Sie dieses Lernprogramm optimal nutzen können, öffnen Sie Cloud Pak for Data in einem Browserfenster und lassen Sie diese Lernprogrammseite in einem anderen Browserfenster geöffnet, um einfach zwischen den beiden Anwendungen zu wechseln. Es empfiehlt sich, die beiden Browserfenster nebeneinander anzuordnen, um die weitere Arbeit zu erleichtern.

    Paralleles Lernprogramm und Benutzerschnittstelle

    Tipp: Wenn Sie beim Durcharbeiten dieses Lernprogramms in der Benutzerschnittstelle auf eine geführte Tour stoßen, klicken Sie auf Vielleicht später.

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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:04an.

    Sie benötigen ein Projekt, um das Optimierungsexperiment speichern zu können. Sehen Sie sich ein Video an, um zu sehen, wie ein Sandboxprojekt erstellt und ein Service zugeordnet wird. Führen Sie dann die Schritte aus, um zu überprüfen, ob ein Projekt vorhanden ist, oder um ein Projekt zu erstellen.

    Vorhandenes Projekt überprüfen oder neues Projekt erstellen

    1. Blättern Sie in der Hauptanzeige von watsonx zum Bereich Projekte . Wenn Projekte aufgelistet werden, fahren Sie mit Watson Machine Learning -Service zuordnenfort.

      Wenn Sie keine Projekte sehen, können Sie dieses Video ansehen und dann die Schritte zum Erstellen eines Projekts ausführen.

      Dieses Video bietet eine visuelle Methode zum Erlernen der Konzepte und Tasks in dieser Dokumentation.

    2. Klicken Sie auf Sandbox-Projekt erstellen. Nach der Erstellung des Projekts wird die Sandbox im Abschnitt Projekte angezeigt.

    3. Öffnen Sie ein vorhandenes Projekt oder das neue Sandboxprojekt.

    Ordnen Sie den Service Watson Machine Learning dem Projekt zu

    Sie verwenden Watson Machine Learning , um das Basismodell zu optimieren. Führen Sie daher die folgenden Schritte aus, um Ihre Watson Machine Learning -Serviceinstanz Ihrem Projekt zuzuordnen.

    1. Klicken Sie im Projekt auf die Registerkarte Verwalten .

    2. Klicken Sie auf die Seite Services & Integrationen .

    3. Prüfen Sie, ob diesem Projekt ein Watson Machine Learning -Service zugeordnet ist. Wenn kein zugeordneter Service vorhanden ist, führen Sie die folgenden Schritte aus:

      1. Klicken Sie auf Service zuordnen.

      2. Aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben Ihrer Watson Machine Learning -Serviceinstanz.

      3. Klicken Sie auf Zuordnen.

      4. Klicken Sie bei Bedarf auf Abbrechen , um zur Seite Services & Integrationen zurückzukehren.

    Weitere Informationen oder ein Video finden Sie unter Projekt erstellen und Zugeordnete Services zu einem Projekt hinzufügen.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Registerkarte Verwalten mit dem zugehörigen Service. Sie können nun das Beispielnotebook zu Ihrem Projekt hinzufügen.

    Registerkarte 'Verwalten' im Projekt


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 00:19an.

    Sie können Ihr optimiertes Modell im Eingabeaufforderungslabor testen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr optimiertes Modell zu testen:

    1. Wählen Sie Ihr optimiertes Modell aus.

      1. Klicken Sie auf die Dropdown-Liste für Modelle und wählen Sie Alle Basismodelle anzeigenaus.
      2. Wählen Sie das Modell flan-t5-xl-3b aus.
      3. Klicken Sie auf Modell auswählen.
    2. Geben Sie auf der Seite Strukturierter Modus die Anweisungein:

      Summarize customer complaints
      
    3. Geben Sie die Beispiele und die Testeingabe an.

      Beispieleingabe und -ausgabe
      Beispieleingabe Beispielausgabe
      Ich vergaß in meinem Anfangsdatum, dass ich Capital One benutzte und diese Schuld war in ihren Händen und wurde nie getan. Eintreibung von Schulden, Unterprodukt: Kreditkartenschulden, Ausgabe: nahm oder bedroht negative oder rechtliche Schritte Unterausgabe
      Ich bin Opfer von Identitätsdiebstahl und diese Schulden gehören mir nicht. Bitte beachten Sie den Identitätsdiebstahlbericht und die rechtliche Erklärung. Schuldeneintreibung, dub-Produkt, ich weiß nicht, Ausgabe. Versuche, Schulden einzutreiben, die nicht geschuldet sind. Sub-Issue Schulden war ein Ergebnis des Identitätsdiebstahls

    4. Kopieren Sie im Textfeld Try die folgende Eingabeaufforderung und fügen Sie sie ein:

      After I reviewed my credit report, I am still seeing information that is reporting on my credit file that is not mine. please help me in getting these items removed from my credit file.
      
    5. Klicken Sie auf Generierenund überprüfen Sie die Ergebnisse.

    6. Klicken Sie auf Arbeit speichern > Speichern unter.

    7. Wählen Sie Vorlage für Eingabeaufforderungaus.

    8. Geben Sie als Namen Base model prompt ein.

    9. Wählen Sie Nach dem Speichern im Projekt anzeigenaus.

    10. Klicken Sie auf Speichern.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt Ergebnisse im Eingabeaufforderungslabor.

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse im Eingabeaufforderungslabor.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:12an.

    Sie müssen die Trainingsdaten zu Ihrem Projekt hinzufügen. Auf der Seite 'Ressourcenhub' finden Sie das Dataset 'Kundenbeschwerden'. Dieses Dataset enthält fiktive Daten zu typischen Kundenbeschwerden in Bezug auf Kreditberichte. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Dataset aus dem Ressourcenhub zum Projekt hinzuzufügen:

    1. Greifen Sie auf das Dataset 'Kundenreklamationen' auf der Seite 'Ressourcenhub' zu.
    2. Klicken Sie auf Zum Projekt hinzufügen.
    3. Wählen Sie Ihr Sandbox-Projekt aus.
    4. Klicken Sie auf Hinzufügen.
    5. Klicken Sie auf Projekt anzeigen , um das Asset in Ihrem Projekt anzuzeigen.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt das zum Projekt hinzugefügte Datenasset. Im nächsten Schritt wird das Optimierungsexperiment erstellt.

    Die folgende Abbildung zeigt das zum Projekt hinzugefügte Datenasset. Im nächsten Schritt wird das Optimierungsexperiment erstellt.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:32an.

    Jetzt können Sie ein Optimierungsexperiment in Ihrem Sandboxprojekt erstellen, das das Dataset verwendet, das Sie soeben zum Projekt hinzugefügt haben. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Optimierungsexperiment zu erstellen:

    1. Kehren Sie zur Hauptanzeige von watsonx zurück.

    2. Überprüfen Sie, ob Ihr Sandboxprojekt ausgewählt ist.

      Sandbox-Projekt auswählen

    3. Klicken Sie auf Basismodell mit beschrifteten Daten optimieren.

    4. Geben Sie als Namen Folgendes ein:

      Summarize customer complaints tuned model
      
    5. Geben Sie für die Beschreibung Folgendes ein:

      Tuning Studio experiment to tune a foundation model to handle customer complaints.
      
    6. Klicken Sie auf Erstellen. Tuning Studio wird angezeigt.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt das in Tuning Studio geöffnete Optimierungsexperiment. Jetzt können Sie das Optimierungsexperiment konfigurieren.

    Die folgende Abbildung zeigt das in Tuning Studio geöffnete Optimierungsexperiment. Jetzt können Sie das Optimierungsexperiment konfigurieren.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 01:47an.

    In Tuning Studio können Sie das Optimierungsexperiment konfigurieren. Das zu optimende Basismodell wird für Sie erstellt. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Optimierungsexperiment zu konfigurieren:

    1. Wählen Sie für das zu optimierende Basismodell flan-t5-xl-3baus.

    2. Wählen Sie Text als Methode zum Initialisieren der Eingabeaufforderung aus. Es gibt zwei Optionen:

      • Text: Verwendet von Ihnen angegebenen Text.
      • Zufällig: Verwendet Werte, die im Rahmen des Optimierungsexperiments generiert werden.
    3. Geben Sie im Feld Text Folgendes ein:

      Summarize the complaint provided into one sentence.
      

      Die folgende Tabelle enthält Beispieltext für jeden Tasktyp:

      Titel
      Tasktyp Beispiel
      Klassifizierung Klassifizieren, ob die Stimmung jedes Kommentars positiv oder negativ ist
      Generierung Sorgen Sie dafür, dass Mitarbeiter einige Tage in der Woche von zu Hause aus arbeiten können.
      Zusammenfassung Zusammenfassung der Hauptpunkte aus einer Besprechungsmitschrift

    4. Wählen Sie Zusammenfassung für den Tasktyp aus, der dem gewünschten Modell am ehesten entspricht. Es gibt drei Tasktypen:

      • Zusammenfassung generiert Text, der die Hauptideen beschreibt, die in einem Texthauptteil ausgedrückt werden.
      • Die Generierung generiert Text, z. B. eine Werbe-E-Mail.
      • Klassifikation sagt kategoriale Beschriftungen aus Merkmalen voraus. Beispiel: Bei einer Gruppe von Kundenkommentaren können Sie jede Anweisung als Frage oder Problem beschriften. Wenn Sie die Klassifikationsaufgabe verwenden, müssen Sie die Klassenbezeichnungen auflisten, die das Modell verwenden soll. Geben Sie dieselben Bezeichnungen an, die in Ihren Trainingsdaten für die Optimierung verwendet werden.
    5. Wählen Sie Ihre Trainingsdaten aus dem Projekt aus.

      1. Klicken Sie auf Aus Projekt auswählen.
      2. Klicken Sie auf Datenasset.
      3. Wählen Sie die Datei customer Beschwerden training data.json aus.
      4. Klicken Sie auf Asset auswählen.
      5. Klicken Sie auf Optimierung starten.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt das konfigurierte Optimierungsexperiment. Als Nächstes prüfen Sie die Ergebnisse und stellen das optimierte Modell bereit.

    Die folgende Abbildung zeigt das konfigurierte Optimierungsexperiment.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 03:17an.

    Wenn die Ausführung des Experiments abgeschlossen ist, werden das optimierte Modell und das Diagramm der Verlustfunktion angezeigt. Die Verlustfunktion misst die Differenz zwischen vorhergesagten und tatsächlichen Ergebnissen bei jedem Trainingslauf. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um das Verlustfunktionsdiagramm und das optimierte Modell anzuzeigen:

    1. Überprüfen Sie das Diagramm der Verlustfunktion. Eine abfallende Kurve bedeutet, dass das Modell beim Generieren der erwarteten Ausgabe besser wird.

      Optimierungsexperiment abgeschlossen

    2. Klicken Sie unterhalb des Diagramms auf das optimierte Modell Kundenbeschwerden zusammenfassen .

    3. Blättern Sie durch die Modelldetails.

    4. Klicken Sie auf Bereitstellen.

    5. Geben Sie als Namen Folgendes ein:

      Summarize customer complaints tuned model
      
    6. Wählen Sie für Zielbereitstellungsbereicheinen vorhandenen Bereitstellungsbereich aus. Wenn Sie keinen vorhandenen Bereitstellungsbereich haben, führen Sie die folgenden Schritte aus:

      1. Wählen Sie für Zielbereitstellungsbereich Neuen Bereitstellungsbereich erstellenaus.

      2. Geben Sie für den Namen des Bereitstellungsbereichs Folgendes ein:

        Foundation models deployment space
        ```   1. Select a storage service from the list.
        
      3. Wählen Sie Ihren bereitgestellten Machine Learning-Service aus der Liste aus.

      4. Klicken Sie auf Erstellen.

      5. Klicken Sie auf Schließen.

      6. Stellen Sie für den Zielbereitstellungsbereichsicher, dass Foundation models deployment space ausgewählt ist.

    7. Aktivieren Sie die Option Bereitstellung im Bereitstellungsbereich nach Erstellung anzeigen .

    8. Klicken Sie auf Erstellen.

    9. Klicken Sie auf der Seite Implementierungen auf die Implementierung Summarize customer reklamationen tunedmodel , um die Details anzuzeigen.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt die Bereitstellung im Bereitstellungsbereich. Sie können das bereitgestellte Modell jetzt testen.

    Die folgende Abbildung zeigt die Bereitstellung im Bereitstellungsbereich.


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  • Vorschau-Lernprogrammvideo Um eine Vorschau dieser Task anzuzeigen, sehen Sie sich das Video ab 04:04an.

    Sie können Ihr optimiertes Modell im Eingabeaufforderungslabor testen. Führen Sie die folgenden Schritte aus, um Ihr optimiertes Modell zu testen:

    1. Klicken Sie auf der Modellbereitstellungsseite auf In Eingabeaufforderungslabor öffnenund wählen Sie dann Ihr Sandboxprojekt aus. Das Eingabeaufforderungslabor wird angezeigt.

    2. Wählen Sie Ihr optimiertes Modell aus.

      1. Klicken Sie auf die Dropdown-Liste für Modelle und wählen Sie Alle Basismodelle anzeigenaus.
      2. Wählen Sie das Modell Summarize customer beschweren tuned model aus.
      3. Klicken Sie auf Modell auswählen.
    3. Geben Sie auf der Seite Strukturierter Modus die Anweisungein: Summarize customer complaints

    4. Geben Sie auf der Seite Strukturierter Modus die Beispiele und die Testeingabe an.

      Beispieleingabe und -ausgabe
      Beispieleingabe Beispielausgabe
      Ich vergaß in meinem Anfangsdatum, dass ich Capital One benutzte und diese Schuld war in ihren Händen und wurde nie getan. Eintreibung von Schulden, Unterprodukt: Kreditkartenschulden, Ausgabe: nahm oder bedroht negative oder rechtliche Schritte Unterausgabe
      Ich bin Opfer von Identitätsdiebstahl und diese Schulden gehören mir nicht. Bitte beachten Sie den Identitätsdiebstahlbericht und die rechtliche Erklärung. Schuldeneintreibung, dub-Produkt, ich weiß nicht, Ausgabe. Versuche, Schulden einzutreiben, die nicht geschuldet sind. Sub-Issue Schulden war ein Ergebnis des Identitätsdiebstahls

    5. Kopieren Sie im Textfeld Try die folgende Eingabeaufforderung und fügen Sie sie ein:

      After I reviewed my credit report, I am still seeing information that is reporting on my credit file that is not mine. please help me in getting these items removed from my credit file.
      
    6. Klicken Sie auf Generierenund überprüfen Sie die Ergebnisse.

    Prüfpunktsymbol Fortschritt überprüfen

    Die folgende Abbildung zeigt Ergebnisse im Eingabeaufforderungslabor.

    Die folgende Abbildung zeigt die Ergebnisse im Eingabeaufforderungslabor.


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Nächste Schritte

Probieren Sie diese anderen Lernprogramme aus:

Weitere Ressourcen

  • Basismodelle

  • Prompt Lab

  • BibliothekPython

  • Sicherheit und Datenschutz für Basismodelle

  • Weitere Informationen finden Sie unter Videos.

  • Suchen Sie Beispieldatasets, Projekte, Modelle, Eingabeaufforderungen und Notebooks im Ressourcenhub, um praktische Erfahrungen zu sammeln:

    Notizbuchsymbol Notebooks , die Sie Ihrem Projekt hinzufügen können, um mit der Analyse von Daten und der Modellerstellung zu beginnen.

    Projektsymbol Projekte , die Sie importieren können, die Notebooks, Datasets, Eingabeaufforderungen und andere Assets enthalten.

    Symbol für Dataset Datasets , die Sie Ihrem Projekt hinzufügen können, um Modelle zu optimieren, zu analysieren und zu erstellen.

    Eingabeaufforderungssymbol Eingabeaufforderungen , die Sie im Eingabeaufforderungslabor verwenden können, um ein Basismodell anzufordern.

    Modellsymbol Foundation-Modelle , die Sie im Eingabeaufforderungslabor verwenden können.

Übergeordnetes Thema: Lernprogramme für den Schnelleinstieg

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