- 资源:TunedModel
- TunedModelSource
- 状态
- TuningTask
- TuningSnapshot
- 数据集
- TuningExampleTuningExamples
- TuningExampleTuningExample
- 超参数
- 方法
资源:TunedModel
使用 ModelService.CreateTunedModel 创建的经微调的模型。
JSON 表示法 |
---|
{ "name": string, "displayName": string, "description": string, "state": enum ( |
字段 | |
---|---|
name |
仅供输出。已调整的模型名称。创建时,系统会生成一个唯一的名称。示例: |
displayName |
可选。此模型在界面中显示的名称。显示名称不得超过 40 个字符(包括空格)。 |
description |
可选。此模型的简短说明。 |
state |
仅供输出。已调参模型的状态。 |
createTime |
仅供输出。创建此模型时的时间戳。 采用 RFC3339 世界协调时间 (UTC)(即“祖鲁时”)格式的时间戳,采用纳秒级精度,最多包含九个小数位。示例: |
updateTime |
仅供输出。更新此模型时的时间戳。 采用 RFC3339 世界协调时间 (UTC)(即“祖鲁时”)格式的时间戳,采用纳秒级精度,最多包含九个小数位。示例: |
tuningTask |
必需。创建经调参的模型的调参任务。 |
联合字段 source_model 。用作调参起点的模型。source_model 只能是下列其中一项: |
|
tunedModelSource |
可选。将用作训练新模型的起点的 TunedModel。 |
baseModel |
不可变。要调参的 |
temperature |
可选。控制输出的随机性。 值的范围在 此值将默认值指定为创建模型时基本模型使用的模型。 |
topP |
可选。用于 Nucleus 采样。 核采样考虑概率总和至少为 此值将默认值指定为创建模型时基本模型使用的模型。 |
topK |
可选。用于 Top-k 采样。 Top-k 采样考虑 此值将默认值指定为创建模型时基本模型使用的模型。 |
TunedModelSource
将经调优的模型用作训练新模型的来源。
JSON 表示法 |
---|
{ "tunedModel": string, "baseModel": string } |
字段 | |
---|---|
tunedModel |
不可变。要用作训练新模型的起点的 |
baseModel |
仅供输出。此 |
状态
已调参模型的状态。
枚举 | |
---|---|
STATE_UNSPECIFIED |
默认值。此值未使用。 |
CREATING |
正在创建模型。 |
ACTIVE |
模型已准备就绪,可以使用了。 |
FAILED |
未能创建模型。 |
TuningTask
创建经调参的模型的调参任务。
JSON 表示法 |
---|
{ "startTime": string, "completeTime": string, "snapshots": [ { object ( |
字段 | |
---|---|
startTime |
仅供输出。开始对此模型进行调参时的时间戳。 采用 RFC3339 世界协调时间 (UTC)(即“祖鲁时”)格式的时间戳,采用纳秒级精度,最多包含九个小数位。示例: |
completeTime |
仅供输出。完成此模型调参时的时间戳。 采用 RFC3339 世界协调时间 (UTC)(即“祖鲁时”)格式的时间戳,采用纳秒级精度,最多包含九个小数位。示例: |
snapshots[] |
仅供输出。调参期间收集的指标。 |
trainingData |
必需。仅限输入。不可变。模型训练数据。 |
hyperparameters |
不可变。控制调参过程的超参数。如果未提供,系统将使用默认值。 |
TuningSnapshot
记录单个调参步骤。
JSON 表示法 |
---|
{ "step": integer, "epoch": integer, "meanLoss": number, "computeTime": string } |
字段 | |
---|---|
step |
仅供输出。调整步骤。 |
epoch |
仅供输出。此步骤所属的周期。 |
meanLoss |
仅供输出。这一步骤的训练样本的平均损失。 |
computeTime |
仅供输出。计算此指标时的时间戳。 采用 RFC3339 世界协调时间 (UTC)(即“祖鲁时”)格式的时间戳,采用纳秒级精度,最多包含九个小数位。示例: |
数据集
用于训练或验证的数据集。
JSON 表示法 |
---|
{ // Union field |
字段 | |
---|---|
联合字段 dataset 。内嵌数据或对数据的引用。dataset 只能是下列其中一项: |
|
examples |
可选。内嵌示例。 |
TuningExamples
一组调参示例。可以是训练数据或验证数据。
JSON 表示法 |
---|
{
"examples": [
{
object ( |
字段 | |
---|---|
examples[] |
必需。示例。示例输入可以是文本或讨论内容,但一组中的所有样本都必须属于同一类型。 |
TuningExample
单个调参示例。
JSON 表示法 |
---|
{ "output": string, // Union field |
字段 | |
---|---|
output |
必需。预期的模型输出。 |
联合字段 model_input 。此示例的模型输入。model_input 只能是下列其中一项: |
|
textInput |
可选。文本模型输入。 |
超参数
控制调参过程的超参数。如需了解详情,请访问 https://ai.google.dev/docs/model_tuning_guidance
JSON 表示法 |
---|
{ // Union field |
字段 | |
---|---|
联合字段 learning_rate_option 。用于指定调整期间的学习速率的选项。learning_rate_option 只能是下列其中一项: |
|
learningRate |
可选。不可变。用于调参的学习速率超参数。如果未设置,系统将根据训练样本数计算默认值 0.001 或 0.0002。 |
learningRateMultiplier |
可选。不可变。学习速率调节系数用于根据默认(推荐)值计算最终的学习速率。实际学习速率 := learningRateMultiplier * 默认学习速率 默认学习速率取决于基本模型和数据集大小。如果未设置此政策,系统将使用默认值 1.0。 |
epochCount |
不可变。训练周期数。一个周期指训练数据一次传递。如果未设置此政策,系统将使用默认值 5。 |
batchSize |
不可变。用于调参的批量大小超参数。如果未设置,系统将根据训练样本的数量使用默认值 4 或 16。 |
方法 |
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创建经调整的模型。 |
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删除经调整的模型。 |
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根据输入 GenerateContentRequest 从模型生成回答。 |
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根据输入消息,根据模型生成回复。 |
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获取有关特定 TunedModel 的信息。 |
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列出用户拥有的已调参模型。 |
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更新经调整的模型。 |
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转移已调参模型的所有权。 |