要使用的微调技术来训练自己的专有模型，您需要遵循以下步骤：

获取和准备数据集：首先，您需要准备自己的数据集。可以使用公共数据集，也可以使用自己的数据集。数据集需要以特定格式（如JSONL）进行存储，并且需要经过清洗和预处理。

选择合适的模型和超参数：根据您的任务需求，选择合适的模型和超参数。例如，如果您的任务是文本分类，可以选择GPT或BERT等模型，并选择合适的学习率、批量大小等超参数。

安装的API：您需要安装的API并获得访问密钥，以便使用的微调技术。您可以参考 API的文档来完成这一步。

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编写微调脚本：您需要编写一个微调脚本，用于将您的数据集传递给 API，并使用它来微调您选择的模型。可以使用等编程语言来编写脚本。

执行微调：一旦您的微调脚本准备好，您可以运行它来启动微调过程。微调过程可能需要一段时间才能完成，具体取决于您的数据集大小和选择的模型。

评估和优化：一旦微调完成，您需要评估模型的性能，并根据需要进行优化。您可以使用评估指标，如准确率、F1得分等来评估模型性能，并调整模型超参数以获得更好的结果。

以下是使用微调技术训练自己的专有模型的基本代码实现示例。这是一个脚本，假设您已经安装了 API并获得了访问密钥。这个示例假设您要使用GPT模型进行微调。