REST Resource: tunedModels

משאב: TunedModel

מודל ממוקד שנוצר באמצעות ModelService.CreateTunedModel.

ייצוג JSON 
{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "description": string,
  "state": enum (State),
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "tuningTask": {
    object (TuningTask)
  },

  // Union field source_model can be only one of the following:
  "tunedModelSource": {
    object (TunedModelSource)
  },
  "baseModel": string
  // End of list of possible types for union field source_model.
  "temperature": number,
  "topP": number,
  "topK": integer
}
שדות
name

string

פלט בלבד. שם המודל המכוונן. שם ייחודי ייווצר בעת היצירה. דוגמה: tunedModels/az2mb0bpw6i אם displayName מוגדר בזמן היצירה, חלק המזהה של השם יוגדר על ידי שרשור המילים של displayName במקפים והוספת חלק אקראי לציון ייחודיות. דוגמה: displayName = "Sentence Translation" name = "tunedModels/sentence-translate-u3b7m"
displayName

string

אפשרות. השם שיוצג למודל הזה בממשקי המשתמש. השם המוצג יכול לכלול עד 40 תווים, כולל רווחים.
description

string

אפשרות. תיאור קצר של המודל הזה.
state

enum (State)

פלט בלבד. המצב של המודל המכוונן.
createTime

string (Timestamp format)

פלט בלבד. חותמת הזמן של מועד יצירת המודל הזה.

חותמת זמן בפורמט "זולו" RFC3339 UTC, עם רזולוציה של ננו-שנייה ועד תשע ספרות עשרוניות. דוגמאות: "2014-10-02T15:01:23Z" ו-"2014-10-02T15:01:23.045123456Z".
updateTime

string (Timestamp format)

פלט בלבד. חותמת הזמן של מועד העדכון של המודל הזה.

חותמת זמן בפורמט "זולו" RFC3339 UTC, עם רזולוציה של ננו-שנייה ועד תשע ספרות עשרוניות. דוגמאות: "2014-10-02T15:01:23Z" ו-"2014-10-02T15:01:23.045123456Z".
tuningTask

object (TuningTask)

חובה. משימת הכוונון שיוצרת את המודל המכוונן.
שדה איחוד source_model. המודל משמש כנקודת ההתחלה לכוונון. source_model יכול להיות רק אחד מהבאים:
tunedModelSource

object (TunedModelSource)

אפשרות. TunedModel שבו צריך להשתמש כנקודת ההתחלה לאימון המודל החדש.
baseModel

string

בלתי משתנה. השם של Model לכוונון. לדוגמה: models/text-bison-001
temperature

number

אפשרות. ההגדרה קובעת את מידת הרנדומיזציה של הפלט.

הערכים יכולים לנוע מעל [0.0,1.0], כולל. ערך קרוב ל-1.0 יניב תשובות מגוונות יותר, ואילו ערך קרוב ל-0.0 בדרך כלל יניב תשובות פחות מפתיעות מהמודל.

הערך הזה מציין שברירת המחדל תהיה זו שמשמשת את המודל הבסיסי בזמן יצירת המודל.
topP

number

אפשרות. לדגימות גרעיניות.

דגימת גרעין מתייחסת לקבוצת האסימונים הקטנה ביותר שסכום ההסתברות שלהם הוא topP לפחות.

הערך הזה מציין שברירת המחדל תהיה זו שמשמשת את המודל הבסיסי בזמן יצירת המודל.
topK

integer

אפשרות. לדגימה מסוג Top-k.

בדגימה מסוג 'Top k' נלקחת בחשבון הקבוצה של topK האסימונים בעלי הסבירות הגבוהה ביותר. הערך הזה מציין את ברירת המחדל שתשמש את הקצה העורפי בזמן ביצוע הקריאה למודל.

הערך הזה מציין שברירת המחדל תהיה זו שמשמשת את המודל הבסיסי בזמן יצירת המודל.

TunedModelSource

מודל שעבר כוונון כמקור לאימון של מודל חדש.

ייצוג JSON 
{
  "tunedModel": string,
  "baseModel": string
}
שדות
tunedModel

string

בלתי משתנה. השם של TunedModel שישמש כנקודת ההתחלה לאימון המודל החדש. לדוגמה: tunedModels/my-tuned-model
baseModel

string

פלט בלבד. השם של הבסיס Model שממנו בוצע הכוונון של TunedModel. דוגמה: models/text-bison-001

ארץ

המצב של המודל המכוונן.

טיפוסים בני מנייה (enums)
STATE_UNSPECIFIED ערך ברירת המחדל. הערך הזה לא בשימוש.
CREATING המערכת יוצרת את המודל.
ACTIVE המודל מוכן לשימוש.
FAILED יצירת המודל נכשלה.

TuningTask

כוונון משימות שיוצרות מודלים מכווננים.

ייצוג JSON 
{
  "startTime": string,
  "completeTime": string,
  "snapshots": [
    {
      object (TuningSnapshot)
    }
  ],
  "trainingData": {
    object (Dataset)
  },
  "hyperparameters": {
    object (Hyperparameters)
  }
}
שדות
startTime

string (Timestamp format)

פלט בלבד. חותמת הזמן כאשר הכוונון של המודל הזה התחיל.

חותמת זמן בפורמט "זולו" RFC3339 UTC, עם רזולוציה של ננו-שנייה ועד תשע ספרות עשרוניות. דוגמאות: "2014-10-02T15:01:23Z" ו-"2014-10-02T15:01:23.045123456Z".
completeTime

string (Timestamp format)

פלט בלבד. חותמת הזמן של פעולת כוונון המודל הזה.

חותמת זמן בפורמט "זולו" RFC3339 UTC, עם רזולוציה של ננו-שנייה ועד תשע ספרות עשרוניות. דוגמאות: "2014-10-02T15:01:23Z" ו-"2014-10-02T15:01:23.045123456Z".
snapshots[]

object (TuningSnapshot)

פלט בלבד. המדדים שנאספים במהלך הכוונון.
trainingData

object (Dataset)

חובה. קלט בלבד. בלתי משתנה. הנתונים של אימון המודל.
hyperparameters

object (Hyperparameters)

בלתי משתנה. היפר-פרמטרים ששולטים בתהליך הכוונון. אם לא תספקו את הערכים האלה, המערכת תשתמש בערכי ברירת המחדל.

TuningSnapshot

הקלטה עבור שלב כוונון אחד.

ייצוג JSON 
{
  "step": integer,
  "epoch": integer,
  "meanLoss": number,
  "computeTime": string
}
שדות
step

integer

פלט בלבד. שלב הכוונון.
epoch

integer

פלט בלבד. התקופה שממנה הגיע השלב הזה.
meanLoss

number

פלט בלבד. הממוצע של דוגמאות האימון עבור השלב הזה.
computeTime

string (Timestamp format)

פלט בלבד. חותמת הזמן כאשר המדד הזה חושב.

חותמת זמן בפורמט "זולו" RFC3339 UTC, עם רזולוציה של ננו-שנייה ועד תשע ספרות עשרוניות. דוגמאות: "2014-10-02T15:01:23Z" ו-"2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

מערך נתונים

מערך נתונים לאימון או לאימות.

ייצוג JSON 
{

  // Union field dataset can be only one of the following:
  "examples": {
    object (TuningExamples)
  }
  // End of list of possible types for union field dataset.
}
שדות
שדה איחוד dataset. נתונים מוטבעים או הפניה לנתונים. dataset יכול להיות רק אחד מהבאים:
examples

object (TuningExamples)

אפשרות. דוגמאות בתוך השורה.

TuningExamples

קבוצה של דוגמאות לכוונון. יכולים להיות נתוני אימון או אימות.

ייצוג JSON 
{
  "examples": [
    {
      object (TuningExample)
    }
  ]
}
שדות
examples[]

object (TuningExample)

חובה. הדוגמאות. הקלט לדוגמה יכול להיות טקסט או דיון, אבל כל הדוגמאות בקבוצה חייבות להיות מאותו סוג.

TuningExample

דוגמה אחת לכוונון.

ייצוג JSON 
{
  "output": string,

  // Union field model_input can be only one of the following:
  "textInput": string
  // End of list of possible types for union field model_input.
}
שדות
output

string

חובה. הפלט של המודל הצפוי.
שדה איחוד model_input. הקלט למודל בדוגמה הזו. model_input יכול להיות רק אחד מהבאים:
textInput

string

אפשרות. קלט של מודל טקסט.

היפר-פרמטרים

היפר-פרמטרים ששולטים בתהליך הכוונון. מידע נוסף זמין בכתובת https://ai.google.dev/docs/model_tuning_guidance

ייצוג JSON 
{

  // Union field learning_rate_option can be only one of the following:
  "learningRate": number,
  "learningRateMultiplier": number
  // End of list of possible types for union field learning_rate_option.
  "epochCount": integer,
  "batchSize": integer
}
שדות
שדה איחוד learning_rate_option. אפשרויות להגדרת קצב הלמידה במהלך הכוונון. learning_rate_option יכול להיות רק אחד מהבאים:
learningRate

number

אפשרות. בלתי משתנה. ההיפר-פרמטר של קצב הלמידה לצורך כוונון. אם הערך לא מוגדר, ברירת המחדל של הערך 0.001 או 0.0002 תחושב על סמך מספר הדוגמאות לאימון.
learningRateMultiplier

number

אפשרות. בלתי משתנה. מכפיל קצב הלמידה משמש לחישוב שיעור הלמידה הסופי על סמך ערך ברירת המחדל (מומלץ). שיעור הלמידה בפועל := LearningRateMultiplier * קצב הלמידה המוגדר כברירת מחדל, קצב הלמידה המוגדר כברירת מחדל תלוי במודל הבסיס ובגודל מערך הנתונים. אם המדיניות לא מוגדרת, המערכת תשתמש בברירת המחדל של 1.0.
epochCount

integer

בלתי משתנה. מספר תקופות האימון. תקופה של זמן מערכת (epoch) היא מעבר אחד דרך נתוני האימון. אם המדיניות לא מוגדרת, המערכת תשתמש בברירת המחדל של 5.
batchSize

integer

בלתי משתנה. ההיפר-פרמטר של גודל האצווה לכוונון. אם המדיניות לא מוגדרת, המערכת תשתמש בברירת המחדל של 4 או 16 על סמך מספר הדוגמאות לאימון.

שיטות

create

 יצירת מודל שעבר כוונון.

delete

 מחיקת מודל שעבר כוונון.

generateContent

 יוצרות תשובה מהמודל בהינתן קלט GenerateContentRequest.

generateText

 יוצרות תשובה מהמודל שקיבל הודעת קלט.

get

 קבלת מידע על דגם TunedModel ספציפי.

list

 רשימה של מודלים מכווננים בבעלות המשתמש.

patch

 מעדכן מודל שעבר כוונון.

transferOwnership

 מעביר את הבעלות על המודל המכוונן.