العودة إلى الفهرس / سير عمل الوكلاء
تحقق من بيانات ضبط المحادثة وقدّر التكلفة
تحقق من بنية محادثات JSONL وأنواع الأخطاء والإحصاءات وتكلفة الرموز قبل إعداد ملف تدريب نظيف.
الهدف
تحقق من بنية محادثات JSONL وأنواع الأخطاء والإحصاءات وتكلفة الرموز قبل إعداد ملف تدريب نظيف.
الخطوات
- تحقق من messages وحقول role/content والمفاتيح غير المعروفة لكل سطر. [source-openai-validate-chat-finetuning-dataset]
- احسب العدد والأطوال وتقدير الرموز وعلّم التجاوزات. [source-openai-validate-chat-finetuning-dataset]
- أعد التحقق بعد الإصلاح وراجع عينة قبل قرار الرفع البشري. [source-openai-validate-chat-finetuning-dataset]
طريقة التحقق
تحقق من عدد أسطر JSONL والمقبول والمرفوض وأنواع الأخطاء وتقدير الرموز؛ وتأكد من أن الملف المنظف يحوي أمثلة صالحة فقط.
معالجة الأعطال
للأسطر المرفوضة، افحص ترتيب الأدوار أو بنية JSON أو حقول الرسائل باستخدام رقم السطر؛ ولا تستبدل الملف الأصلي.
الصلاحيات
المتطلبات السابقة
- Python وحساب OpenAI وملف JSONL معتمد/منزوع الهوية؛ لا ترسل التدريب تلقائيًا.
الصلاحيات
- يقرأ JSONL محليًا وقد يستدعي محلل الرموز للتقدير؛ أما رفع الملفات أو إنشاء مهمة ضبط فيرسل بيانات التدريب إلى المزود وقد يترتب عليه رسوم، فلا يتم إلا بموافقة منفصلة.
القيود
المصدر مثال لا ضمان إنتاج؛ تحقق من النتائج وإصدارات التبعيات على بيانات اختبار معزولة.
المصدر الأصلي المثبت
- المستودع
- openai/openai-cookbook
- مسار الملف
- examples/Chat_finetuning_data_prep.ipynb
- الإيداع المثبت
5bd6cb40b6b84b69b2032d810610aa85064102df- تاريخ فحص المصدر
- 2026-10-14 · تمت المراجعة مقابل المصدر الأصلي المثبت
مقاييس المستودع
تعكس هذه القيم المستودع الأصلي كله، ولا تمثل إعجابات أو شعبية مهارة أو دليل منفرد.
- النجوم
- لم يُجمع
- التفرعات
- لم يُجمع
- وقت الرصد
- لم يُجمع
لا تتوفر لقطة مقاييس بعد.
الترخيص: MIT
الموضوع الرئيسي
حوّل مواد الحملة التجارية إلى موجز أسبوعي قابل للمراجعة