REST Resource: tunedModels

{
  "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
}

string

出力のみ。チューニング済みモデル名。作成時に一意の名前が生成されます。例: tunedModels/az2mb0bpw6i createName が createName に設定されている場合、name の id 部分は、displayName の単語をハイフンで連結し、一意性を確保するためにランダムな部分を追加することで設定されます。例: displayName = "文の翻訳" name = "tunedModels/sentence-translator-u3b7m"

string

（省略可）このモデルをユーザー インターフェースに表示する名前。表示名は、スペースを含めて 40 文字以内で指定してください。

string

（省略可）このモデルの簡単な説明。

enum (State)

出力のみ。チューニング済みモデルの状態。

string (Timestamp format)

出力のみ。このモデルが作成されたときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒まで、小数点以下は最大 9 桁。例: "2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z"。

string (Timestamp format)

出力のみ。このモデルが更新されたときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒まで、小数点以下は最大 9 桁。例: "2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z"。

object (TuningTask)

必須。チューニング済みモデルを作成するチューニング タスク。

object (TunedModelSource)

（省略可）新しいモデルをトレーニングするための出発点として使用する TunedModel。

string

変更不可。チューニングする Model の名前。例: models/text-bison-001

number

（省略可）出力のランダム性を制御します。

値は [0.0,1.0] 以上指定できます。値が 1.0 に近いほどばらつきのあるレスポンスが生成され、0.0 に近いほど、モデルからの想定外のレスポンスは少なくなります。

この値は、モデルの作成時にベースモデルが使用するデフォルト値を指定します。

number

（省略可）核のサンプリングのため。

核のサンプリングでは、確率の合計が topP 以上の最小のトークンのセットが考慮されます。

この値は、モデルの作成時にベースモデルが使用するデフォルト値を指定します。

integer

（省略可）トップ K サンプリングの場合。

トップ K のサンプリングでは、最も確率が高い topK 個のトークンのセットが考慮されます。この値は、モデルの呼び出し中にバックエンドで使用されるデフォルト値を指定します。

この値は、モデルの作成時にベースモデルが使用するデフォルト値を指定します。

{
  "tunedModel": string,
  "baseModel": string
}

string

変更不可。新しいモデルのトレーニングの開始点として使用する TunedModel の名前。例: tunedModels/my-tuned-model

string

出力のみ。この TunedModel のチューニング元となるベース Model の名前。例: models/text-bison-001

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

string (Timestamp format)

出力のみ。このモデルのチューニングが開始されたときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒まで、小数点以下は最大 9 桁。例: "2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z"。

string (Timestamp format)

出力のみ。このモデルのチューニングが完了したときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒まで、小数点以下は最大 9 桁。例: "2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z"。

object (TuningSnapshot)

出力のみ。チューニング中に収集された指標。

object (Dataset)

必須。入力のみ。変更不可。モデルのトレーニング データ。

object (Hyperparameters)

変更不可。チューニング プロセスを制御するハイパーパラメータ。指定しない場合は、デフォルト値が使用されます。

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

integer

出力のみ。チューニング ステップ。

integer

出力のみ。このステップが属していたエポック。

number

出力のみ。このステップのトレーニング サンプルの平均損失。

string (Timestamp format)

出力のみ。この指標が計算されたときのタイムスタンプ。

RFC3339 UTC「Zulu」形式のタイムスタンプ。精度はナノ秒まで、小数点以下は最大 9 桁。例: "2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z"。

{

  // Union field dataset can be only one of the following:
  "examples": {
    object (TuningExamples)
  }
  // End of list of possible types for union field dataset.
}

object (TuningExamples)

（省略可）インラインの例。

{
  "examples": [
    {
      object (TuningExample)
    }
  ]
}

object (TuningExample)

必須。例サンプル入力はテキストまたはディスカッションに使用できますが、セット内のすべてのサンプルは同じ型である必要があります。

{
  "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.
}

string

必須。想定されるモデル出力。

string

（省略可）テキストモデルの入力。

{

  // 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
}

number

（省略可）変更不可。チューニング用の学習率ハイパーパラメータ。設定されていない場合は、トレーニング サンプルの数に基づいてデフォルトの 0.001 または 0.0002 が計算されます。

number

（省略可）変更不可。学習率の乗数を使用して、デフォルト（推奨）値に基づいて最終的な learningRate を計算します。実際の学習率 := learningRateMultiplier × デフォルトの学習率。デフォルトの学習率は、ベースモデルとデータセットのサイズによって異なります。設定しない場合は、デフォルトの 1.0 が使用されます。

integer

変更不可。トレーニング エポックの数。エポックはトレーニング データの 1 回のパスです。設定されていない場合は、デフォルトの 5 が使用されます。

integer

変更不可。チューニング用のバッチサイズのハイパーパラメータ。設定されていない場合は、トレーニング サンプルの数に基づいてデフォルトの 4 または 16 が使用されます。