Fine-Tuning Phi-3 with Azure AI Studio

코드 중심의 Phi-3 가이드를 쓴 뒤, 같은 워크플로를 다른 진입점에서 설명하고 싶었습니다.

모든 개발자가 스크립트와 로컬 설정에서 시작하는 것은 아닙니다. 어떤 사람은 Azure AI Studio와 Azure ML Studio의 흐름을 눈으로 볼 때 시스템을 더 빨리 이해합니다. workspace를 만들고, compute를 준비하고, fine-tuning하고, 배포하고, Prompt Flow에 연결하는 흐름입니다.

이 글은 다른 방식의 교육을 연습하게 해줬습니다. 목표는 엔지니어링을 단순하게 지워버리는 것이 아니었습니다. 같은 아키텍처를 더 안내된 인터페이스를 통해 드러내는 것이었습니다.

이 경험은 중요한 교훈이 됐습니다. 좋은 기술 설명은 개발자가 시작하는 위치를 받아들이고, 그곳에서부터 underlying system으로 이끌어야 합니다.

원문 읽기:

Fine-Tune and Integrate Custom Phi-3 Models with Prompt Flow in Azure AI Studio