> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

> W&B の実験管理を使用して Azure OpenAI モデルをファインチューニングし、メトリクス、ハイパーパラメーター、トレーニングの進捗をログします。

# Azure OpenAI のファインチューニング

このガイドでは、W\&B と Azure OpenAI を組み合わせて、GPT-3.5 または GPT-4 モデルのファインチューニングジョブをトラッキングし、評価する方法を説明します。W\&B を統合すると、実験管理によってメトリクス、ハイパーパラメーター、トレーニングのアーティファクトが取得されるため、それらを基にモデル性能を分析し、改善できます。また、W\&B の評価ツールを使用すれば、データに基づいてモデル選択を行うこともできます。

このガイドは、Azure OpenAI モデルのファインチューニングを行っており、run を体系的にトラッキングして比較したい機械学習の実務者を対象としています。

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/coreweave-dbfa0e8d/3Dv_sw2eg8feUJlx/products/wandb/_media/aoai_ft_plot.png?fit=max&auto=format&n=3Dv_sw2eg8feUJlx&q=85&s=d671347c47842614efa552808a3f7033" alt="Azure OpenAI のファインチューニングのメトリクス" width="1418" height="1198" data-path="products/wandb/_media/aoai_ft_plot.png" />
</Frame>

<h2 id="prerequisites">
  前提条件
</h2>

始める前に、次の作業を完了してください。

* [Azure の公式ドキュメント](https://wandb.me/aoai-wb-int)に従って Azure OpenAI サービスを設定します。
* W\&B アカウントを設定し、APIキーを用意します。

<h2 id="workflow-overview">
  ワークフローの概要
</h2>

以下では、一般的な Azure OpenAI のファインチューニングジョブが W\&B 上でどのように進むかを、ジョブの準備から生成されたモデルの評価までの段階ごとにまとめます。

<h3 id="fine-tuning-setup">
  ファインチューニングのセットアップ
</h3>

ファインチューニングのセットアップは、次の手順で行います。

* Azure OpenAI の要件に従ってトレーニングデータを準備します。
* Azure OpenAI でファインチューニングジョブを設定します。
* W\&B でファインチューニングのプロセスをトラッキングし、メトリクスとハイパーパラメーターをログします。

<h3 id="experiment-tracking">
  実験管理
</h3>

ファインチューニング中、W\&B は次の情報を取得します。

* トレーニングおよび検証のメトリクス
* モデルのハイパーパラメーター
* リソース使用量
* トレーニングのアーティファクト

<h3 id="model-evaluation">
  モデル評価
</h3>

ファインチューニング後は、[W\&B Weave](https://weave-docs.wandb.ai) を使用して次のことができます。

* 参照データセットを基準にモデル出力を評価する。
* 異なるファインチューニング run 間でパフォーマンスを比較する。
* 特定のテストケースにおけるモデルの動作を分析する。
* データに基づいてモデル選択を行う。

<h2 id="real-world-example">
  実際の使用例
</h2>

このインテグレーションをエンドツーエンドで適用した例については、次のリソースを参照してください。

* [医療メモ生成デモ](https://wandb.me/aoai-ft-colab)では、このインテグレーションによって次のことがどのように実現されるかを確認できます。
  * ファインチューニング実験の体系的なトラッキング
  * ドメイン固有のメトリクスを用いたモデル評価
* [インタラクティブなファインチューニングノートブック](https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/azure/azure_gpt_medical_notes.ipynb)で、実際に手を動かしながら試してみてください。

<h2 id="additional-resources">
  関連リソース
</h2>

* [Azure OpenAI W\&B インテグレーションガイド](https://wandb.me/aoai-wb-int)
* [Azure OpenAI ファインチューニングのドキュメント](https://learn.microsoft.com/azure/ai-services/openai/how-to/fine-tuning?tabs=turbo%2Cpython\&pivots=programming-language-python)