使用 Instructor 进行 OpenAI API 模型蒸馏¶

OpenAI 最近引入了一项名为 API 模型蒸馏的新功能，该功能允许开发者创建针对其特定用例定制的自定义模型。当与 Instructor 的结构化输出功能结合使用时，此功能尤为强大。在这篇文章中，我们将探讨如何利用 API 模型蒸馏与 Instructor 来创建更高效和更专业的模型。

什么是 API 模型蒸馏？¶

API 模型蒸馏是一个过程，它允许你基于大型模型的输入和输出创建一个更小、更集中的模型。这个蒸馏模型可以在特定任务中更高效、更具成本效益，同时保持高性能。

将 Instructor 用于 API 模型蒸馏¶

Instructor 与 OpenAI API 的集成使得使用 API 模型蒸馏变得无缝。以下是入门方法，请确保您已安装最新版本的 OpenAI！

pip install -U openai

import instructor
from openai import OpenAI
from pydantic import BaseModel

# Enable response_model and API Model Distillation
client = instructor.patch(OpenAI())


class UserDetail(BaseModel):
    name: str
    age: int

    def introduce(self):
        return f"Hello, I'm {self.name} and I'm {self.age} years old"


# Use the store parameter to enable API Model Distillation
user: UserDetail = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    response_model=UserDetail,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Extract Jason is 25 years old"},
    ],
    store=True,  # Enable API Model Distillation
)

在此示例中，我们在 chat.completions.create 方法中添加了 store=True 参数。这为该特定调用启用了 API 模型蒸馏。

元数据和代理 Kwargs¶

将 Instructor 与 API 模型蒸馏结合使用的巨大优势之一是它会自动处理元数据并将 kwargs 代理到底层的 OpenAI API。这意味着您可以使用 OpenAI API 支持的附加参数，而无需进行任何额外配置。

例如，您可以将元数据添加到您的 API 调用中

user: UserDetail = client.chat.completions.create(
    model="gpt-3.5-turbo",
    response_model=UserDetail,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Extract Jason is 25 years old"},
    ],
    store=True,
    metadata={"task": "user_extraction", "source": "customer_support_chat"},
)

metadata 参数将自动传递给 OpenAI API，允许您跟踪和组织您的 API 调用，以便进行蒸馏。

完成度仪表盘¶

为了更好地理解 API 模型蒸馏如何与 Instructor 配合使用，让我们看看下面的图表

API Model Distillation with Instructor

此图像说明了将 Instructor 与 OpenAI API 结合使用时 API 模型蒸馏的过程。它展示了 Instructor 的结构化输出如何与元数据和其他参数相结合，馈送到蒸馏过程中，从而创建针对您特定用例定制的专业模型。

图表重点说明了

使用 Instructor 进行带有结构化输出的初始请求
包含元数据和附加参数
创建专业模型的蒸馏过程
生成的蒸馏模型可用于更快、更高效的响应

这种可视化表示有助于阐明结合使用 API 模型蒸馏和 Instructor 功能的流程和优势。

将 Instructor 用于 API 模型蒸馏的优势¶

结构化输出：Instructor 对 Pydantic 模型的使用确保您的蒸馏模型生成结构化、经过验证的输出。
简化集成：代理 kwargs 功能意味着您无需额外配置即可使用所有 OpenAI API 参数。
提高效率：通过对特定任务进行模型蒸馏，您可以降低应用程序的延迟和成本。
一致性：蒸馏模型可以为专业任务提供更一致的输出。

结论¶

使用 Instructor 的结构化输出进行 API 模型蒸馏可创建高效、专业的模型。Instructor 与 OpenAI API 的集成使您能够将此功能整合到工作流程中，从而提高 AI 应用程序的性能和成本效益。

请记住查阅 OpenAI 文档，以获取有关 API 模型蒸馏的最新信息以及创建和使用蒸馏模型的最佳实践。

有关使用 Instructor 的更多信息，请访问 Instructor GitHub 存储库，如果您觉得有用，请给它一个星！