Fine-Tuning Phi-3 and Integrating It with Prompt Flow

이 가이드는 fine-tuning의 전체 경로를 하나로 연결하게 만든 글이었습니다.

학습 명령어 하나를 보여주는 것만으로는 충분하지 않았습니다. 개발자에게는 주변 워크플로가 필요했습니다. Azure Machine Learning workspace를 준비하고, GPU quota를 요청하고, 프로젝트를 설정하고, 데이터셋을 준비하고, 학습하고, 배포한 뒤, 커스텀 모델을 Prompt Flow와 통합하는 전체 흐름입니다.

글을 쓰면서 저 역시 복잡성을 더 선명하게 보게 됐습니다. Fine-tuning은 종종 모델 작업으로 설명되지만, 실제로는 cloud workflow이자 deployment workflow이고 integration workflow이기도 합니다.

그래서 지금도 커스텀 모델 작업을 systems engineering으로 봅니다. 모델은 전체 체인의 한 조각일 뿐입니다.

원문 읽기:

Fine-Tune and Integrate Custom Phi-3 Models with Prompt Flow: Step-by-Step Guide