Personalizzare del modello con fine-tuning (classico)

Nel portale di Microsoft Foundry sono disponibili due esperienze di ottimizzazione univoche:

• Hub o vista progetto: supporta modelli di ottimizzazione da più provider, ad esempio Azure OpenAI, Meta Llama e Microsoft Phi.
• Visualizzazione Azure basata su OpenAI: supporta solo l'ottimizzazione dei modelli Azure OpenAI, ma supporta funzionalità aggiuntive come l'integrazione preview di Weights & Biases (W&B). Se stai ottimizzando solo i modelli OpenAI di Azure, consigliamo questa esperienza.

{"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."}]}

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital/major city of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already.", "weight": 1}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "William Shakespeare", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?", "weight": 1}]}
{"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": "384,400 kilometers", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters.", "weight": 1}]}

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Prerequisiti

• Leggi la guida su quando utilizzare l'ottimizzazione fine di Azure OpenAI.
• È necessaria una sottoscrizione Azure. Crearne uno gratuitamente.
• È necessaria una risorsa OpenAI Azure. Per altre informazioni, vedere Creare una risorsa e distribuire un modello con Azure OpenAI.
• Sono necessarie le librerie di Python seguenti: os, json, requests, openai.
• È necessaria la libreria di Python OpenAI.
• L'affinamento richiede il ruolo di Proprietario dell'Intelligenza Artificiale di Azure. Sebbene gli utenti di Azure AI possano addestrare (perfezionare) i modelli, solo i titolari dell'AI possono distribuirli.
• Se non si ha già accesso per visualizzare le quote e distribuire i modelli nel portale foundry, sono necessarie altre autorizzazioni.

Modelli supportati

Per verificare quali aree attualmente supportano l'ottimizzazione, vedere l'articolo sui modelli.

In alternativa, è possibile ottimizzare un modello ottimizzato in precedenza, formattato come base-model.ft-{jobid}.

Esaminare il flusso di lavoro per Python SDK

Prendetevi un momento per esaminare il flusso di lavoro di ottimizzazione per l'uso dell'SDK di Python con Azure OpenAI.

1. Prepara i dati di addestramento e convalida.
2. Selezionare un modello di base.
3. Caricare i dati di training.
4. Addestra il nuovo modello personalizzato.
5. Controllare lo stato del modello personalizzato.
6. Distribuire il modello personalizzato per l'uso.
7. Usa il tuo modello personalizzato.
8. Facoltativamente, analizzare il modello personalizzato per valutare le prestazioni e l'adattamento.

Preparare i dati di addestramento e di validazione

I set di dati di training e convalida sono costituiti da esempi di input e output per la modalità di esecuzione del modello.

I dati di training e di convalida che utilizzi devono essere formattati come documento JSON Lines (JSONL). Deve anche essere formattato nel formato di conversazione usato dall'API Chat Completions.

Oltre al formato JSONL, i file di dati di training e convalida devono essere codificati in UTF-8 e includere un indicatore di ordine byte (BOM). Ogni file deve avere dimensioni inferiori a 512 MB.

Per una procedura dettagliata sull'ottimizzazione gpt-4o-mini-2024-07-18, vedere l'esercitazione Azure OpenAI per l'ottimizzazione.

Formato di file di esempio

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Formato di file chat a più turni

Sono supportati anche più turni di una conversazione in una singola riga del file di training JSONL. Per ignorare l'ottimizzazione di messaggi di assistente specifici, aggiungere la coppia chiave/valore facoltativa weight. Attualmente, weight può essere impostato su 0 o 1.

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital/major city of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already.", "weight": 1}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "William Shakespeare", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?", "weight": 1}]}
{"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": "384,400 kilometers", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters.", "weight": 1}]}

Completamento della chat con visione

{"messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "What's in this image?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/azure-ai-docs/main/articles/ai-services/openai/media/how-to/generated-seattle.png"}}]}, {"role": "assistant", "content": "The image appears to be a watercolor painting of a city skyline, featuring tall buildings and a recognizable structure often associated with Seattle, like the Space Needle. The artwork uses soft colors and brushstrokes to create a somewhat abstract and artistic representation of the cityscape."}]}

Crea i set di dati di addestramento e convalida

Più esempi di training sono disponibili, meglio. I processi di ottimizzazione non procederanno senza almeno 10 esempi di training, ma un numero così ridotto non è sufficiente per influenzare notevolmente le risposte del modello. Una delle migliori pratiche per una corretta messa a punto consiste nel fornire centinaia, se non migliaia, di esempi di addestramento.

In generale, il raddoppio delle dimensioni del set di dati può comportare un aumento lineare della qualità del modello. Tenere tuttavia presente che gli esempi di bassa qualità possono influire negativamente sulle prestazioni. Se si esegue il training del modello su una grande quantità di dati interni senza prima selezionare solo gli esempi di qualità più elevata nel set di dati, il modello potrebbe avere prestazioni peggiori del previsto.

Caricare i dati di training

Il passaggio successivo consiste nel scegliere i dati di training preparati esistenti o caricare nuovi dati di training preparati da usare quando si personalizza il modello. Dopo aver preparato i dati di training, è possibile caricare i file nel servizio. Esistono due modi per caricare i dati di training:

• Da un file locale
• Da Archiviazione BLOB di Azure o un percorso web (importa)

Per i file di dati di grandi dimensioni, è consigliabile importare da gestione rete virtuale di Azure. I file di grandi dimensioni possono diventare instabili quando vengono caricati tramite moduli multipart perché le richieste sono atomiche e non possono essere ritentate o riprese. Per altre informazioni sulle gestione rete virtuale di Azure, vedere Che è Archiviazione BLOB di Azure?.

L'esempio di Python seguente carica i file di training e convalida locali usando Python SDK e recupera gli ID file restituiti:

import os
from openai import OpenAI

# Load the OpenAI client
client = OpenAI(
  api_key = os.getenv("AZURE_OPENAI_API_KEY"),  
  base_url="https://YOUR-RESOURCE-NAME.openai.azure.com/openai/v1/"
)

# Upload the training and validation dataset files to Microsoft Foundry with the SDK.
training_file_name = 'training_set.jsonl'
validation_file_name = 'validation_set.jsonl'

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

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

Creare un modello personalizzato

Dopo aver caricato i file di training e convalida, si è pronti per avviare il processo di ottimizzazione.

Il codice Python seguente illustra un esempio di come creare un nuovo processo di ottimizzazione tramite Python SDK:

response = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=training_file_id,
    validation_file=validation_file_id,
    model="gpt-4.1-2025-04-14", # Enter the base model name.
    suffix="my-model", # Custom suffix for naming the resulting model. Note that in Microsoft Foundry, the model can't contain dot/period characters.
    seed=105, # Seed parameter controls reproducibility of the fine-tuning job. If you don't specify a seed, one is generated automatically.
    extra_body={ "trainingType": "GlobalStandard" } # Change this value to your preferred training type. Other options are `Standard` and `Developer`.
)

job_id = response.id

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

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

È anche possibile passare parametri facoltativi aggiuntivi, ad esempio gli iperparametri, per assumere un maggiore controllo del processo di ottimizzazione. Per il training iniziale, è consigliabile usare le impostazioni predefinite automatiche presenti senza specificare questi parametri.

Gli iperparametri attualmente supportati per l'ottimizzazione con supervisione sono:

Per impostare iperparametri personalizzati con la versione 1.x dell'API Python OpenAI, specificarli come parte di method:

client.fine_tuning.jobs.create(
  training_file="file-abc123", 
  model="gpt-4.1-2025-04-14",
  suffix="my-model",
  seed=105,
  method={
    "type": "supervised", # In this case, the job is using supervised fine-tuning.
    "supervised": {
      "hyperparameters": {
        "n_epochs": 2
      }
    }
  },
  extra_body={ "trainingType": "GlobalStandard" }
)

Per informazioni sugli iperparametri supportati per gli altri metodi di personalizzazione, vedere la guida per l'ottimizzazione delle preferenze dirette e la guida per l'ottimizzazione per rinforzo.

Tipo di training

Selezionare il livello di training in base al caso d'uso e al budget:

• Standard: L'addestramento ha luogo nella regione della risorsa Foundry corrente e garantisce la residenza dei dati. Ideale per i carichi di lavoro in cui i dati devono rimanere in un'area specifica.

• Globale: offre prezzi più convenienti rispetto a Standard usando capacità oltre l'area corrente. I dati e i pesi vengono copiati nell'area in cui si verifica l'addestramento. Ideale se la residenza dei dati non è una restrizione e si vogliono tempi di coda più rapidi.

• Sviluppatore (anteprima): offre risparmi significativi sui costi usando la capacità inattiva per la formazione. Non esistono garanzie di latenza o dell'accordo sul livello di servizio, quindi i processi in questo livello potrebbero essere sospesi e ripresi automaticamente in un secondo momento. Non esistono garanzie per la residenza dei dati. Ideale per la sperimentazione e i carichi di lavoro sensibili ai prezzi.

import openai
from openai import AzureOpenAI

base_uri = "https://<ACCOUNT-NAME>.services.ai.azure.com"
api_key = "<API-KEY>"
api_version = "2025-04-01-preview"
client = AzureOpenAI(
azure_endpoint=base_uri,
api_key=api_key,
api_version=api_version
)
try:
    client.fine_tuning.jobs.create(
    model="gpt-4.1-mini",
    training_file="<FILE-ID>",
    extra_body={"trainingType": "developerTier"}
    )
except openai.APIConnectionError as e:
    print("The server could not be reached")
    print(e.__cause__) # An underlying exception, likely raised within httpx.
except openai.RateLimitError as e:
    print("A 429 status code was received; we should back off a bit.")
except openai.APIStatusError as e:
    print("Another non-200-range status code was received")
    print(e.status_code)
    print(e.response)
    print(e.body)

Controllare lo stato del processo di ottimizzazione

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

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

Elencare gli eventi di ottimizzazione

Per esaminare i singoli eventi di ottimizzazione generati durante il training, eseguire il comando seguente. Prima di eseguire il comando, potrebbe essere necessario aggiornare la libreria client OpenAI alla versione più recente usando pip install openai --upgrade.

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

Elencare i checkpoint

Il completamento di ogni periodo di training genera un checkpoint. Un checkpoint è una versione completamente funzionale di un modello che può essere distribuita e usata come modello di destinazione per i processi di ottimizzazione successivi. I punti di controllo possono essere particolarmente utili, perché potrebbero fornire istantanee prima dell'overfitting.

Al termine di un processo di ottimizzazione, sono disponibili le tre versioni più recenti del modello da distribuire. Il modello perfezionato rappresenta l'ultima epoca. Le due epoche precedenti sono disponibili come checkpoint.

È possibile eseguire il comando seguente per recuperare l'elenco di checkpoint associati a un singolo processo di ottimizzazione. Prima di eseguire il comando, potrebbe essere necessario aggiornare la libreria client OpenAI alla versione più recente usando pip install openai --upgrade.

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

Analizzare il modello personalizzato

Azure OpenAI allega un file denominato results.csv a ogni job di fine-tuning dopo che è terminato. È possibile usare il file di risultati per analizzare le prestazioni di training e convalida del modello personalizzato. L'ID file per il file di risultato è elencato per ogni modello personalizzato. È possibile usare l'SDK di Python per recuperare l'ID file e scaricare il file di risultato per l'analisi.

Nell'esempio di Python seguente viene recuperato l'ID file del primo file di risultato collegato al processo di ottimizzazione per il modello personalizzato. Usa quindi l'SDK di Python per scaricare il file nella directory di lavoro corrente per l'analisi.

# Retrieve the file ID of the first result file from the fine-tuning job
# for the customized model.
response = client.fine_tuning.jobs.retrieve(job_id)
if response.status == 'succeeded':
    result_file_id = response.result_files[0]

retrieve = client.files.retrieve(result_file_id)

# Download the result file.
print(f'Downloading result file: {result_file_id}')

with open(retrieve.filename, "wb") as file:
    result = client.files.content(result_file_id).read()
    file.write(result)

Il file di risultato è un file CSV che contiene una riga di intestazione e una riga per ogni passaggio di training eseguito dal processo di ottimizzazione. Il file di risultati contiene le colonne seguenti:

È anche possibile visualizzare i dati nel file results.csv come tracciati nel portale di Microsoft Foundry. Quando si seleziona il collegamento per il modello sottoposto a training, vengono visualizzati tre grafici: perdita, accuratezza del token medio e accuratezza del token. Se sono stati forniti dati di convalida, entrambi i set di dati vengono visualizzati nello stesso tracciato.

Cerca che la perdita diminuisca nel tempo e che l'accuratezza aumenti. Se i dati di training e convalida divergono, è possibile che si verifichi un overfitting. Provare a eseguire il training con un numero minore di epoche o un moltiplicatore di tasso di apprendimento inferiore.

Distribuire un modello ottimizzato

Quando si è soddisfatti delle metriche del processo di ottimizzazione o si vuole semplicemente passare all'inferenza, è necessario distribuire il modello.

Se si esegue la distribuzione per un'ulteriore convalida, provare a eseguire la distribuzione per i test usando una distribuzione per sviluppatori.

A differenza dei comandi sdk precedenti, è necessario usare l'API del piano di controllo per la distribuzione. Questa attività richiede un'autorizzazione separata, un percorso API diverso e una versione diversa dell'API.

import json
import os
import requests

token= os.getenv("<TOKEN>") 
subscription = "<YOUR_SUBSCRIPTION_ID>"  
resource_group = "<YOUR_RESOURCE_GROUP_NAME>"
resource_name = "<YOUR_AZURE_OPENAI_RESOURCE_NAME>"
model_deployment_name ="gpt-41-ft" # Custom deployment name that you use to reference the model when making inference calls.

deploy_params = {'api-version': "2024-10-01"} # Control plane API version rather than the data plane API for this call 
deploy_headers = {'Authorization': 'Bearer {}'.format(token), 'Content-Type': 'application/json'}

deploy_data = {
    "sku": {"name": "standard", "capacity": 1}, 
    "properties": {
        "model": {
            "format": "OpenAI",
            "name": <"fine_tuned_model">, # Retrieve this value from the previous call; it looks like gpt-4.1-2025-04-14.ft-b044a9d3cf9c4228b5d393567f693b83
            "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())

Per informazioni sulla distribuzione tra aree e su come usare il modello distribuito, vedere Usare il modello distribuito ottimizzato.

Se si è pronti per la distribuzione per la produzione o si hanno specifiche esigenze di residenza dei dati, seguire la guida alla distribuzione.

Eseguire il perfezionamento continuo

Dopo aver creato un modello ottimizzato, è possibile continuare a perfezionare il modello nel tempo tramite un'ulteriore ottimizzazione. L'ottimizzazione continua è il processo iterativo per selezionare un modello già ottimizzato come modello di base e ottimizzarlo ulteriormente sui nuovi set di esempi di training. L'ottimizzazione continua è supportata solo per i modelli OpenAI.

Per eseguire l'ottimizzazione su un modello ottimizzato in precedenza, usare lo stesso processo descritto in Creare un modello personalizzato. Invece di specificare il nome di un modello di base generico, è necessario specificare l'ID del modello ottimizzato. L'ID del modello ottimizzato è simile a gpt-4.1-2025-04-14.ft-5fd1918ee65d4cd38a5dcf6835066ed7.

response = client.fine_tuning.jobs.create(
    training_file=training_file_id,
    validation_file=validation_file_id,
    model="gpt-4.1-2025-04-14.ft-5fd1918ee65d4cd38a5dcf6835066ed7"
)
job_id = response.id

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

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

È anche consigliabile includere il suffix parametro per distinguere più facilmente le iterazioni del modello ottimizzato. Il suffix parametro accetta una stringa ed è impostato per identificare il modello ottimizzato. Con l'API Python OpenAI, è possibile aggiungere una stringa di un massimo di 18 caratteri al nome del modello ottimizzato.

Se non si è certi dell'ID del modello ottimizzato esistente, è possibile trovare queste informazioni nella pagina Models di Microsoft Foundry. In alternativa, è possibile generare un list di modelli per una risorsa OpenAI Azure usando l'API REST.

Pulire le implementazioni, i modelli personalizzati e i file di addestramento

Quando il modello personalizzato non è più necessario, è possibile eliminare la distribuzione e il modello. È anche possibile eliminare i file di training e convalida caricati nel servizio, se necessario.

Eliminare la distribuzione modello

È possibile usare uno di questi metodi per eliminare la distribuzione per il modello personalizzato:

• Fonderia
• interfaccia della riga di comando di Azure

Eliminare il modello personalizzato

È possibile eliminare il modello personalizzato usando Foundry.

Eliminare i file di formazione

Facoltativamente, è possibile eliminare i file di training e convalida caricati per il training e i file di risultato generati durante il training dalla sottoscrizione openAI Azure. È possibile usare i metodi seguenti per eliminare i file di training, convalida e risultato:

• Fonderia
• API REST
• PYTHON SDK

L'esempio di Python seguente usa l'SDK di Python per eliminare i file di training, convalida e risultato per il modello personalizzato:

print('Checking for existing uploaded files.')
results = []

# Get the complete list of uploaded files in your subscription.
files = openai.File.list().data
print(f'Found {len(files)} total uploaded files in the subscription.')

# Enumerate all uploaded files. Extract the IDs for the
# files with file names that match your training dataset file and
# validation dataset file.
for item in files:
    if item["filename"] in [training_file_name, validation_file_name, result_file_name]:
        results.append(item["id"])
print(f'Found {len(results)} already uploaded files that match our files')

# Enumerate the file IDs for your files and delete each file.
print(f'Deleting already uploaded files.')
for id in results:
    openai.File.delete(sid = id)

Prerequisiti

• Leggi la guida su quando utilizzare l'ottimizzazione fine di Azure OpenAI.
• È necessaria una sottoscrizione Azure. Crearne uno gratuitamente.
• È necessaria una risorsa OpenAI Azure. Per altre informazioni, vedere Creare una risorsa e distribuire un modello con Azure OpenAI.
• L'affinamento richiede il ruolo di Proprietario dell'Intelligenza Artificiale di Azure. Sebbene gli utenti di Azure AI possano addestrare (perfezionare) i modelli, solo i titolari dell'AI possono distribuirli.
• Se non si ha già accesso per visualizzare le quote e distribuire i modelli nel portale foundry, sono necessarie altre autorizzazioni.

Modelli supportati

Per verificare quali aree attualmente supportano l'ottimizzazione, vedere l'articolo sui modelli.

In alternativa, è possibile ottimizzare un modello ottimizzato in precedenza, formattato come base-model.ft-{jobid}.

Esaminare il flusso di lavoro per l'API REST

Prenditi un momento per esaminare il flusso di lavoro di messa a punto per l'uso dell'API REST e Python con Azure OpenAI:

1. Prepara i dati di addestramento e convalida.
2. Selezionare un modello di base.
3. Caricare i dati di training.
4. Addestra il nuovo modello personalizzato.
5. Controllare lo stato del modello personalizzato.
6. Distribuire il modello personalizzato per l'uso.
7. Usa il tuo modello personalizzato.
8. Facoltativamente, analizzare il modello personalizzato per valutare le prestazioni e l'adattamento.

Preparare i dati di addestramento e di validazione

I set di dati di training e convalida sono costituiti da esempi di input e output per la modalità di esecuzione del modello.

I dati di training e di convalida che utilizzi devono essere formattati come documento JSON Lines (JSONL). Deve anche essere formattato nel formato di conversazione usato dall'API Chat Completions.

Oltre al formato JSONL, i file di dati di training e convalida devono essere codificati in UTF-8 e includere un indicatore di ordine byte (BOM). Ogni file deve avere dimensioni inferiori a 512 MB.

Per una procedura dettagliata sull'ottimizzazione gpt-4o-mini-2024-07-18, vedere l'esercitazione Azure OpenAI per l'ottimizzazione.

Formato di file di esempio

{"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."}]}

Formato di file chat a più turni

Sono supportati anche più turni di una conversazione in una singola riga del file di training JSONL. Per ignorare l'ottimizzazione di messaggi di assistente specifici, aggiungere la coppia chiave/valore facoltativa weight. Attualmente, weight può essere impostato su 0 o 1.

{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "What's the capital/major city of France?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Paris, as if everyone doesn't know that already.", "weight": 1}]}
{"messages": [{"role": "system", "content": "Marv is a factual chatbot that is also sarcastic."}, {"role": "user", "content": "Who wrote 'Romeo and Juliet'?"}, {"role": "assistant", "content": "William Shakespeare", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Oh, just some guy named William Shakespeare. Ever heard of him?", "weight": 1}]}
{"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": "384,400 kilometers", "weight": 0}, {"role": "user", "content": "Can you be more sarcastic?"}, {"role": "assistant", "content": "Around 384,400 kilometers. Give or take a few, like that really matters.", "weight": 1}]}

Completamento della chat con visione

{"messages": [{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "What's in this image?"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://raw.githubusercontent.com/MicrosoftDocs/azure-ai-docs/main/articles/ai-services/openai/media/how-to/generated-seattle.png"}}]}, {"role": "assistant", "content": "The image appears to be a watercolor painting of a city skyline, featuring tall buildings and a recognizable structure often associated with Seattle, like the Space Needle. The artwork uses soft colors and brushstrokes to create a somewhat abstract and artistic representation of the cityscape."}]}

Crea i set di dati di addestramento e convalida

Più esempi di training sono disponibili, meglio. I processi di ottimizzazione non procederanno senza almeno 10 esempi di training, ma un numero così ridotto non è sufficiente per influenzare notevolmente le risposte del modello. Una delle migliori pratiche per una corretta messa a punto consiste nel fornire centinaia, se non migliaia, di esempi di addestramento.

In generale, il raddoppio delle dimensioni del set di dati può comportare un aumento lineare della qualità del modello. Tenere tuttavia presente che gli esempi di bassa qualità possono influire negativamente sulle prestazioni. Se si esegue il training del modello su una grande quantità di dati interni senza prima selezionare solo gli esempi di qualità più elevata nel set di dati, il modello potrebbe avere prestazioni peggiori del previsto.

Caricare i dati di training

Il passaggio successivo consiste nel scegliere i dati di training preparati esistenti o caricare nuovi dati di training preparati da usare quando si personalizza il modello. Dopo aver preparato i dati di training, è possibile caricare i file nel servizio. Esistono due modi per caricare i dati di training:

• Da un file locale
• Da Archiviazione BLOB di Azure o un percorso web (importa)

Per i file di dati di grandi dimensioni, è consigliabile importare da gestione rete virtuale di Azure. I file di grandi dimensioni possono diventare instabili quando vengono caricati tramite moduli multipart perché le richieste sono atomiche e non possono essere ritentate o riprese. Per altre informazioni sulle gestione rete virtuale di Azure, vedere Che è Archiviazione BLOB di Azure?.

Caricare i dati di training

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/files \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -F "purpose=fine-tune" \
  -F "file=@C:\\fine-tuning\\training_set.jsonl;type=application/json"

Caricare i dati di convalida

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/files \
  -H "Content-Type: multipart/form-data" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -F "purpose=fine-tune" \
  -F "file=@C:\\fine-tuning\\validation_set.jsonl;type=application/json"

Creare un modello personalizzato

Dopo aver caricato i file di training e convalida, si è pronti per avviare il processo di ottimizzazione. Il codice seguente illustra un esempio di come creare un nuovo processo di ottimizzazione tramite l'API REST.

Questo esempio include il passaggio del parametro seed. Il seme controlla la riproducibilità del processo. Il passaggio degli stessi parametri di seed e job dovrebbe produrre gli stessi risultati, ma in rari casi potrebbe differire. Se non si specifica un seme, ne viene generato uno.

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1-2025-04-14",
    "training_file": "<TRAINING_FILE_ID>",
    "validation_file": "<VALIDATION_FILE_ID>",
    "seed": 105
}'

Se si ottimizza un modello che supporta il training globale, è possibile specificare il tipo di training usando l'argomento extra_body denominato e usando api-version=2025-04-01-preview:

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1-2025-04-14",
    "training_file": "<TRAINING_FILE_ID>",
    "validation_file": "<VALIDATION_FILE_ID>",
    "seed": 105,
    "trainingType": "globalstandard"
}'

È anche possibile passare parametri facoltativi aggiuntivi, ad esempio gli iperparametri , per assumere un maggiore controllo del processo di ottimizzazione. Per il training iniziale, è consigliabile usare le impostazioni predefinite automatiche presenti senza specificare questi parametri.

Gli iperparametri attualmente supportati per l'ottimizzazione con supervisione sono:

Per informazioni sugli iperparametri supportati per gli altri metodi di personalizzazione, vedere la guida per l'ottimizzazione delle preferenze dirette e la guida per l'ottimizzazione per rinforzo.

Selezionare un tipo di training

Selezionare il livello di training in base al caso d'uso e al budget:

• Standard: L'addestramento ha luogo nella regione della risorsa Foundry corrente e garantisce la residenza dei dati. Ideale per i carichi di lavoro in cui i dati devono rimanere in un'area specifica.

• Globale: offre prezzi più convenienti rispetto a Standard usando capacità oltre l'area corrente. I dati e i pesi vengono copiati nell'area in cui si verifica l'addestramento. Ideale se la residenza dei dati non è una restrizione e si vogliono tempi di coda più rapidi.

• Sviluppatore (anteprima): offre risparmi significativi sui costi usando la capacità inattiva per la formazione. Non esistono garanzie di latenza o dell'accordo sul livello di servizio, quindi i processi in questo livello potrebbero essere sospesi e ripresi automaticamente in un secondo momento. Non esistono garanzie di residenza dei dati. Ideale per la sperimentazione e i carichi di lavoro sensibili ai prezzi.

curl -X POST "https://<ACCOUNT-NAME>.openai.azure.com/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2025-04-01-preview" -H "Content-Type: application/json" -H "api-key: <API-KEY>" -d "{"model": "gpt-4.1", "training_file": "<FILE_ID>", "hyperparameters": {"prompt_loss_weight": 0.1}, "trainingType": "developerTier"}"

Controllare lo stato del modello personalizzato

Dopo aver avviato un processo di ottimizzazione, il completamento può richiedere del tempo. Il tuo lavoro potrebbe essere in coda dietro ad altri lavori nel sistema. Il training del modello può richiedere minuti o ore, a seconda delle dimensioni del modello e del set di dati.

L'esempio seguente usa l'API REST per controllare lo stato del processo di ottimizzazione. Nell'esempio vengono recuperate informazioni sul lavoro utilizzando l'ID processo restituito dall'esempio precedente.

curl -X GET $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/<YOUR-JOB-ID> \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY"

Elencare gli eventi di ottimizzazione

Per esaminare i singoli eventi di ottimizzazione generati durante il training:

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id}/events \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" 

Elencare i checkpoint

Il completamento di ogni periodo di training genera un checkpoint. Un checkpoint è una versione completamente funzionale di un modello che può essere distribuita e usata come modello di destinazione per i processi di ottimizzazione successivi. I punti di controllo possono essere particolarmente utili, perché potrebbero fornire istantanee prima dell'overfitting.

Al termine di un processo di ottimizzazione, sono disponibili le tre versioni più recenti del modello da distribuire. Il modello perfezionato rappresenta l'ultima epoca. Le due epoche precedenti sono disponibili come checkpoint.

È possibile eseguire il comando seguente per recuperare l'elenco dei checkpoint associati a un singolo processo di ottimizzazione:

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id}/checkpoints \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" 

Sospendere e riprendere

Durante il training, è possibile visualizzare i log e le metriche e sospendere il processo in base alle esigenze. La sospensione può essere utile se le metriche non sono convergenti o se si ritiene che il modello non stia imparando al ritmo corretto.

Dopo aver sospeso il processo di training e aver completato le valutazioni di sicurezza, viene creato un checkpoint distribuibile. Questo checkpoint è disponibile per implementare e utilizzare per l'inferenza, oppure è possibile riprendere il lavoro per completarlo.

L'operazione di sospensione è applicabile solo per i processi addestrati per almeno un passaggio e sono in stato In esecuzione.

Pausa

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id}/pause \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" 

Riassumere

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/{fine_tuning_job_id}/resume \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" 

Copiare un modello (anteprima)

È ora possibile copiare un modello con checkpoint ottimizzato da un'area a un'altra, in sottoscrizioni diverse, ma all'interno dello stesso tenant. Il processo usa API dedicate per garantire trasferimenti efficienti e sicuri. Questa funzionalità è attualmente disponibile solo con l'API e non tramite il portale foundry.

Dopo aver copiato il modello dall'area A all'area B, è possibile ottimizzare continuamente il modello nell'area B e distribuire il modello da questa posizione.

Prerequisiti

• La risorsa o l'account di destinazione deve avere almeno un processo di ottimizzazione.
• La risorsa o l'account di destinazione non devono disabilitare l'accesso alla rete pubblica (almeno durante l'invio della richiesta di copia).
• È possibile copiare solo nell'account di destinazione, se l'account che avvia la copia dispone di autorizzazioni sufficienti per accedere all'account di destinazione.

Configurare le autorizzazioni

1. Creare un'identità gestita assegnata dall'utente.
2. Assegna il ruolo utente Azure AI alla tua identità gestita assegnata dall'utente sulla risorsa o sull'account di destinazione.
3. Assegna l'identità gestita assegnata dall'utente all'account della risorsa di origine.

Copiare il modello

curl --request POST \
  --url 'https://<aoai-resource>.openai.azure.com/openai/v1/fine_tuning/jobs/<ftjob>/checkpoints/<checkpoint-name>/copy' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: <api-key>' \
  --header 'aoai-copy-ft-checkpoints: preview' \
  --data '{
  "destinationResourceId": "<resourceId>",
  "region": "<region>"
}'

Poiché si tratta di un'operazione a lungo termine, controllare lo stato della copia del modello finemente ottimizzato specificando l'ID del checkpoint dell'account di origine usato nella chiamata POST.

Controllare lo stato della copia

curl --request GET \
  --url 'https://<aoai-resource>.openai.azure.com//openai/v1/fine_tuning/jobs/<ftjob>/checkpoints/<checkpoint-name>/copy' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: <api-key>' \
  --header 'aoai-copy-ft-checkpoints: preview' 

Analizzare il modello personalizzato

Azure OpenAI allega un file denominato results.csv a ogni job di fine-tuning dopo che è terminato. È possibile usare il file di risultati per analizzare le prestazioni di training e convalida del modello personalizzato. L'ID file per il file di risultato è elencato per ogni modello personalizzato. È possibile usare l'API REST per recuperare l'ID file e scaricare il file di risultato per l'analisi.

Nell'esempio seguente Python viene usata l'API REST per recuperare l'ID file del primo file di risultato allegato al processo di ottimizzazione per il modello personalizzato. Scarica quindi il file nella directory di lavoro per l'analisi.

curl -X GET "$AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs/<JOB_ID>" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY")

curl -X GET "$AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/files/<RESULT_FILE_ID>/content" \
    -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" > <RESULT_FILENAME>

Il file di risultato è un file CSV che contiene una riga di intestazione e una riga per ogni passaggio di training eseguito dal processo di ottimizzazione. Il file di risultati contiene le colonne seguenti:

È anche possibile visualizzare i dati nel results.csv file come grafici nel portale Foundry. Quando si seleziona il collegamento per il modello sottoposto a training, vengono visualizzati tre grafici: perdita, accuratezza del token medio e accuratezza del token. Se sono stati forniti dati di convalida, entrambi i set di dati vengono visualizzati nello stesso tracciato.

Cerca che la perdita diminuisca nel tempo e che l'accuratezza aumenti. Se i dati di training e convalida divergono, è possibile che si verifichi un overfitting. Provare a eseguire il training con un numero minore di epoche o un moltiplicatore di tasso di apprendimento inferiore.

Distribuire un modello ottimizzato

Quando si è soddisfatti delle metriche del processo di ottimizzazione o si vuole semplicemente passare all'inferenza, è necessario distribuire il modello.

Se si esegue la distribuzione per un'ulteriore convalida, provare a eseguire la distribuzione per i test usando una distribuzione per sviluppatori.

Se si è pronti per la distribuzione per la produzione o si hanno specifiche esigenze di residenza dei dati, seguire la guida alla distribuzione.

curl -X POST "https://management.azure.com/subscriptions/<SUBSCRIPTION>/resourceGroups/<RESOURCE_GROUP>/providers/Microsoft.CognitiveServices/accounts/<RESOURCE_NAME>/deployments/<MODEL_DEPLOYMENT_NAME>?api-version=2024-10-21" \
  -H "Authorization: Bearer <TOKEN>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "sku": {"name": "standard", "capacity": 1},
    "properties": {
        "model": {
            "format": "OpenAI",
            "name": "<FINE_TUNED_MODEL>",
            "version": "1"
        }
    }
}'

Per informazioni sulla distribuzione tra aree e su come usare il modello distribuito, vedere Usare il modello distribuito ottimizzato.

Eseguire il perfezionamento continuo

Dopo aver creato un modello ottimizzato, è possibile continuare a perfezionare il modello nel tempo tramite un'ulteriore ottimizzazione. L'ottimizzazione continua è il processo iterativo per selezionare un modello già ottimizzato come modello di base e ottimizzarlo ulteriormente sui nuovi set di esempi di training. L'ottimizzazione continua è supportata solo per i modelli OpenAI.

Per eseguire l'ottimizzazione su un modello ottimizzato in precedenza, usare lo stesso processo descritto in Creare un modello personalizzato. Invece di specificare il nome di un modello di base generico, è necessario specificare l'ID del modello ottimizzato. L'ID del modello ottimizzato è simile a gpt-4.1-2025-04-14.ft-5fd1918ee65d4cd38a5dcf6835066ed7.

curl -X POST $AZURE_OPENAI_ENDPOINT/openai/v1/fine_tuning/jobs \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: $AZURE_OPENAI_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4.1-2025-04-14.ft-5fd1918ee65d4cd38a5dcf6835066ed7",
    "training_file": "<TRAINING_FILE_ID>",
    "validation_file": "<VALIDATION_FILE_ID>",
    "suffix": "<additional text used to help identify fine-tuned models>"
}'

È anche consigliabile includere il suffix parametro per distinguere più facilmente le iterazioni del modello ottimizzato. Il suffix parametro accetta una stringa ed è impostato per identificare il modello ottimizzato. Il suffisso può contenere fino a 40 caratteri (a da , z a A, Z a 09, -e _) aggiunti al nome del modello ottimizzato.

Se non si è certi dell'ID del modello ottimizzato esistente, è possibile trovare queste informazioni nella pagina Modelli di Foundry. In alternativa, è possibile generare un list di modelli per una risorsa OpenAI Azure usando l'API REST.

Pulire le implementazioni, i modelli personalizzati e i file di addestramento

Quando il modello personalizzato non è più necessario, è possibile eliminare la distribuzione e il modello. È anche possibile eliminare i file di training e convalida caricati nel servizio, se necessario.

Eliminare la distribuzione modello

È possibile usare uno di questi metodi per eliminare la distribuzione per il modello personalizzato:

• Fonderia
• interfaccia della riga di comando di Azure

Eliminare il modello personalizzato

È possibile eliminare il modello personalizzato usando Foundry.

Eliminare i file di formazione

Facoltativamente, è possibile eliminare i file di training e convalida caricati per il training e i file di risultato generati durante il training dalla sottoscrizione openAI Azure. È possibile usare Foundry per eliminare i file.