- Recurso: TunedModel
- TunedModelSource (link em inglês)
- Estado
- TuningTask
- TuningSnapshot
- Conjunto de dados
- TuningExamples
- TuningExample
- Hiperparâmetros
- Métodos
Recurso: TunedModel
Um modelo ajustado criado usando ModelService.CreateTunedModel.
Representação JSON |
---|
{ "name": string, "displayName": string, "description": string, "state": enum ( |
Campos | |
---|---|
name |
Apenas saída. O nome do modelo ajustado. Um nome exclusivo vai ser gerado na criação. Exemplo: |
displayName |
Opcional. O nome a ser exibido para este modelo nas interfaces do usuário. O nome de exibição precisa ter até 40 caracteres, incluindo espaços. |
description |
Opcional. Uma breve descrição deste modelo. |
state |
Apenas saída. O estado do modelo ajustado. |
createTime |
Apenas saída. O carimbo de data/hora em que esse modelo foi criado. Um carimbo de data/hora no formato UTC "Zulu" RFC3339, com resolução de nanossegundos e até nove dígitos fracionários. Exemplos: |
updateTime |
Apenas saída. O carimbo de data/hora em que este modelo foi atualizado. Um carimbo de data/hora no formato UTC "Zulu" RFC3339, com resolução de nanossegundos e até nove dígitos fracionários. Exemplos: |
tuningTask |
Obrigatório. A tarefa de ajuste que cria o modelo ajustado. |
Campo de união source_model . O modelo usado como ponto de partida para o ajuste. source_model pode ser apenas de um dos tipos a seguir: |
|
tunedModelSource |
Opcional. TunedModel para usar como ponto de partida para treinar o novo modelo. |
baseModel |
Imutável. Nome do |
temperature |
Opcional. Controla a aleatoriedade da saída. Os valores podem variar para mais de Esse valor especifica que o padrão será usado pelo modelo base durante a criação dele. |
topP |
Opcional. Para amostragem Nucleus. A amostragem Nucleus considera o menor conjunto de tokens cuja soma de probabilidade é de pelo menos Esse valor especifica que o padrão será usado pelo modelo base durante a criação dele. |
topK |
Opcional. Para amostragem Top-k. A amostragem top-k considera o conjunto de Esse valor especifica que o padrão será usado pelo modelo base durante a criação dele. |
TunedModelSource
Modelo ajustado como fonte para treinar um novo modelo.
Representação JSON |
---|
{ "tunedModel": string, "baseModel": string } |
Campos | |
---|---|
tunedModel |
Imutável. O nome do |
baseModel |
Apenas saída. O nome da base |
Estado
O estado do modelo ajustado.
Enums | |
---|---|
STATE_UNSPECIFIED |
O valor padrão. Esse valor não é usado. |
CREATING |
O modelo está sendo criado. |
ACTIVE |
O modelo está pronto para ser usado. |
FAILED |
Falha ao criar o modelo. |
TuningTask
Tarefas de ajuste que criam modelos ajustados.
Representação JSON |
---|
{ "startTime": string, "completeTime": string, "snapshots": [ { object ( |
Campos | |
---|---|
startTime |
Apenas saída. O carimbo de data/hora ao ajustar este modelo. Um carimbo de data/hora no formato UTC "Zulu" RFC3339, com resolução de nanossegundos e até nove dígitos fracionários. Exemplos: |
completeTime |
Apenas saída. O carimbo de data/hora de conclusão do ajuste do modelo. Um carimbo de data/hora no formato UTC "Zulu" RFC3339, com resolução de nanossegundos e até nove dígitos fracionários. Exemplos: |
snapshots[] |
Apenas saída. Métricas coletadas durante o ajuste. |
trainingData |
Obrigatório. Apenas entrada. Imutável. Os dados de treinamento do modelo. |
hyperparameters |
Imutável. Hiperparâmetros que controlam o processo de ajuste. Se não for fornecido, os valores padrão serão usados. |
TuningSnapshot
Registre uma única etapa de ajuste.
Representação JSON |
---|
{ "step": integer, "epoch": integer, "meanLoss": number, "computeTime": string } |
Campos | |
---|---|
step |
Apenas saída. A etapa de ajuste. |
epoch |
Apenas saída. A época de que esta etapa fazia parte. |
meanLoss |
Apenas saída. Perda média dos exemplos de treinamento desta etapa. |
computeTime |
Apenas saída. O carimbo de data/hora em que essa métrica foi calculada. Um carimbo de data/hora no formato UTC "Zulu" RFC3339, com resolução de nanossegundos e até nove dígitos fracionários. Exemplos: |
Conjunto de dados
Conjunto de dados para treinamento ou validação.
Representação JSON |
---|
{ // Union field |
Campos | |
---|---|
Campo de união dataset . Dados inline ou uma referência aos dados. dataset pode ser apenas de um dos tipos a seguir: |
|
examples |
Opcional. Exemplos inline. |
TuningExamples
Um conjunto de exemplos de ajuste. Podem ser dados de treinamento ou de validação.
Representação JSON |
---|
{
"examples": [
{
object ( |
Campos | |
---|---|
examples[] |
Obrigatório. Os exemplos. A entrada de exemplo pode ser de texto ou discussão, mas todos os exemplos em um conjunto precisam ser do mesmo tipo. |
TuningExample
Um único exemplo de ajuste.
Representação JSON |
---|
{ "output": string, // Union field |
Campos | |
---|---|
output |
Obrigatório. Saída do modelo esperada. |
Campo de união model_input . A entrada para o modelo deste exemplo. model_input pode ser apenas de um dos tipos a seguir: |
|
textInput |
Opcional. Entrada do modelo de texto. |
Hiperparâmetros
Hiperparâmetros que controlam o processo de ajuste. Leia mais em https://ai.google.dev/docs/model_tuning_guidance
Representação JSON |
---|
{ // Union field |
Campos | |
---|---|
Campo de união learning_rate_option . Opções para especificar a taxa de aprendizado durante o ajuste. learning_rate_option pode ser apenas de um dos tipos a seguir: |
|
learningRate |
Opcional. Imutável. O hiperparâmetro da taxa de aprendizado para ajuste. Se não for definido, um padrão de 0,001 ou 0,0002 será calculado com base no número de exemplos de treinamento. |
learningRateMultiplier |
Opcional. Imutável. O multiplicador da taxa de aprendizado é usado para calcular uma taxa de aprendizado final com base no valor padrão (recomendado). Taxa de aprendizado real := learningRateMultiplicador * padrão de taxa de aprendizado A taxa de aprendizado padrão depende do modelo base e do tamanho do conjunto de dados. Se não for definido, um padrão de 1.0 será usado. |
epochCount |
Imutável. O número de períodos de treinamento. Um período é uma passagem pelos dados de treinamento. Se não for definido, um padrão de 5 será usado. |
batchSize |
Imutável. O hiperparâmetro do tamanho do lote para ajuste. Se não for definido, um padrão de 4 ou 16 será usado com base no número de exemplos de treinamento. |
Métodos |
|
---|---|
|
Cria um modelo ajustado. |
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Exclui um modelo ajustado. |
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Gera uma resposta do modelo com base em uma entrada GenerateContentRequest . |
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Gera uma resposta do modelo com base em uma mensagem de entrada. |
|
Recebe informações sobre um TunedModel específico. |
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Lista os modelos ajustados pertencentes ao usuário. |
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Atualiza um modelo ajustado. |
|
Transfere a propriedade do modelo ajustado. |