Fine-Tuning Phi-3 with Azure AI Studio

코드 중심의 Phi-3 가이드를 쓴 뒤, 같은 workflow를 다른 출발점에서 설명하고 싶었습니다.

모든 개발자가 스크립트와 로컬 설정에서 시작하는 것은 아닙니다. 어떤 사람은 Azure AI Studio와 Azure ML Studio 화면을 따라가며 시스템을 더 빨리 이해합니다. Workspace를 만들고, compute를 준비하고, fine-tuning하고, 배포하고, Prompt Flow에 연결하는 흐름입니다.

이 글에서 중요한 점은 guided interface가 엔지니어링을 가리는 도구가 되지 않게 하는 것이었습니다. Low-code path는 시스템을 마법처럼 보이게 하는 것이 아니라, 순서를 더 잘 보이게 해야 합니다.

그래서 이 글은 같은 아키텍처를 더 시각적인 경로로 보여주되, 그 뒤에 있는 리소스, 배포 단계, 통합 지점을 계속 드러내는 방식으로 구성했습니다.

이 경험에서 얻은 교훈은 분명했습니다. 좋은 기술 설명은 개발자가 출발한 위치를 인정하고, 그곳에서 underlying system으로 천천히 이끌어야 합니다.

원문 읽기:

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