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> W&B 실험 추적을 사용해 메트릭, 하이퍼파라미터, 트레이닝 진행 상황을 기록하면서 Azure OpenAI 모델을 파인튜닝합니다.

# Azure OpenAI 파인튜닝

<div id="introduction">
  ## 소개
</div>

Microsoft Azure에서 GPT-3.5 또는 GPT-4 모델을 파인튜닝할 때 W\&B를 사용하면 메트릭을 자동으로 수집하고, W\&B의 실험 추적 및 평가 도구를 통해 체계적인 평가를 수행하여 모델 성능을 추적, 분석, 개선할 수 있습니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/mVjDwbx0mC8gYx-b/images/integrations/aoai_ft_plot.png?fit=max&auto=format&n=mVjDwbx0mC8gYx-b&q=85&s=6b59fe1e990eccf0409f0b8274ce510d" alt="Azure OpenAI 파인튜닝 메트릭" width="1418" height="1198" data-path="images/integrations/aoai_ft_plot.png" />
</Frame>

<div id="prerequisites">
  ## 사전 요구 사항
</div>

* [공식 Azure 문서](https://wandb.me/aoai-wb-int)에 따라 Azure OpenAI 서비스를 설정합니다.
* API 키를 사용하도록 W\&B 계정을 설정합니다.

<div id="workflow-overview">
  ## 워크플로 overview
</div>

<div id="1-fine-tuning-setup">
  ### 1. 파인튜닝 설정
</div>

* Azure OpenAI 요구 사항에 따라 트레이닝 데이터를 준비합니다.
* Azure OpenAI에서 파인튜닝 작업을 설정합니다.
* W\&B가 파인튜닝 과정을 자동으로 추적하고 메트릭과 하이퍼파라미터를 로깅합니다.

<div id="2-experiment-tracking">
  ### 2. 실험 추적
</div>

파인튜닝 중 W\&B는 다음을 기록합니다:

* 트레이닝 및 검증 메트릭
* 모델 하이퍼파라미터
* 리소스 사용량
* 트레이닝 아티팩트

<div id="3-model-evaluation">
  ### 3. 모델 평가
</div>

파인튜닝 후 [W\&B Weave](https://weave-docs.wandb.ai)를 사용해 다음을 수행합니다:

* 모델 출력을 레퍼런스 데이터셋과 비교하여 평가
* 서로 다른 파인튜닝 run 간의 성능 비교
* 특정 테스트 사례에서 모델의 동작 분석
* 데이터에 기반해 모델 선택 결정

<div id="real-world-example">
  ## 실제 사용 사례
</div>

* [의료 노트 생성 데모](https://wandb.me/aoai-ft-colab)를 살펴보며 이 인테그레이션이 다음을 어떻게 지원하는지 확인해 보세요:
  * 파인튜닝 실험의 체계적인 추적
  * 도메인별 메트릭을 활용한 모델 평가
* [노트북 파인튜닝 대화형 데모](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)를 따라 해보세요

<div id="additional-resources">
  ## 추가 리소스
</div>

* [Azure OpenAI W\&B 인테그레이션 가이드](https://wandb.me/aoai-wb-int)
* [Azure OpenAI 파인튜닝 문서](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/fine-tuning?tabs=turbo%2Cpython\&pivots=programming-language-python)