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

출력 전용. 조정된 모델 이름입니다. 생성 시 고유한 이름이 생성됩니다. 예: tunedModels/az2mb0bpw6i 생성 시 displayName을 설정한 경우 displayName의 단어를 하이픈으로 연결하고 고유성을 위해 임의의 부분을 추가하여 이름의 ID 부분이 설정됩니다. 예: displayName = "Sentence Translation" name = "tunedModels/sentence-translator-u3b7m"

string

선택사항입니다. 사용자 인터페이스에서 이 모델에 대해 표시할 이름입니다. 표시 이름은 공백을 포함하여 최대 40자(영문 기준)여야 합니다.

string

선택사항입니다. 이 모델에 대한 간단한 설명입니다.

enum (State)

출력 전용. 조정된 모델의 상태입니다.

string (Timestamp format)

출력 전용. 이 모델이 생성된 시점의 타임스탬프입니다.

RFC3339 UTC 'Zulu' 형식의 타임스탬프입니다(나노초 단위, 소수점 이하 9자리). 예를 들면 "2014-10-02T15:01:23Z" 및 "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"입니다.

string (Timestamp format)

출력 전용. 이 모델이 업데이트된 시점의 타임스탬프입니다.

RFC3339 UTC 'Zulu' 형식의 타임스탬프입니다(나노초 단위, 소수점 이하 9자리). 예를 들면 "2014-10-02T15:01:23Z" 및 "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"입니다.

object (TuningTask)

필수 항목입니다. 조정된 모델을 만드는 조정 작업입니다.

object (TunedModelSource)

선택사항입니다. 새 모델 학습을 위한 시작점으로 사용할 TunedModel

string

변경할 수 없습니다. 조정할 Model의 이름입니다. 예: models/text-bison-001

number

선택사항입니다. 출력의 무작위성을 제어합니다.

값의 범위는 [0.0,1.0] 이상입니다. 값이 1.0에 가까울수록 더 다양한 응답이 생성되고, 값이 0.0에 가까울수록 일반적으로 모델에서 덜 놀랄만한 응답이 생성됩니다.

이 값은 모델을 만드는 동안 기본 모델에서 사용할 기본값을 지정합니다.

number

선택사항입니다. Nucleus 샘플링용입니다.

핵 샘플링은 확률 합계가 topP 이상인 최소 토큰 집합을 고려합니다.

이 값은 모델을 만드는 동안 기본 모델에서 사용할 기본값을 지정합니다.

integer

선택사항입니다. Top-k 샘플링

최상위 K 샘플링에서는 확률이 가장 높은 topK 토큰 집합을 고려합니다. 이 값은 모델을 호출하는 동안 백엔드에서 사용할 기본값을 지정합니다.

이 값은 모델을 만드는 동안 기본 모델에서 사용할 기본값을 지정합니다.

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

string

변경할 수 없습니다. 새 모델 학습의 시작점으로 사용할 TunedModel의 이름입니다. 예: tunedModels/my-tuned-model

string

출력 전용. 이 TunedModel가 조정된 기본 Model의 이름입니다. 예: models/text-bison-001

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

string (Timestamp format)

출력 전용. 이 모델 조정이 시작된 시점의 타임스탬프입니다.

RFC3339 UTC 'Zulu' 형식의 타임스탬프입니다(나노초 단위, 소수점 이하 9자리). 예를 들면 "2014-10-02T15:01:23Z" 및 "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"입니다.

string (Timestamp format)

출력 전용. 이 모델 조정이 완료된 시점의 타임스탬프입니다.

RFC3339 UTC 'Zulu' 형식의 타임스탬프입니다(나노초 단위, 소수점 이하 9자리). 예를 들면 "2014-10-02T15:01:23Z" 및 "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"입니다.

object (TuningSnapshot)

출력 전용. 조정 중에 수집되는 측정항목입니다.

object (Dataset)

필수 항목입니다. 입력 전용. 변경할 수 없습니다. 모델 학습 데이터입니다.

object (Hyperparameters)

변경할 수 없습니다. 조정 프로세스를 제어하는 초매개변수입니다. 입력하지 않으면 기본값이 사용됩니다.

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

integer

출력 전용. 조정 단계

integer

출력 전용. 이 단계가 속한 에포크입니다.

number

출력 전용. 이 단계의 학습 예시의 평균 손실입니다.

string (Timestamp format)

출력 전용. 이 측정항목이 계산된 시점의 타임스탬프입니다.

RFC3339 UTC 'Zulu' 형식의 타임스탬프입니다(나노초 단위, 소수점 이하 9자리). 예를 들면 "2014-10-02T15:01:23Z" 및 "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"입니다.

{

  // 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)

선택사항입니다. 인라인 예시.

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

object (TuningExample)

필수 항목입니다. 예시 텍스트 또는 토론에 대한 입력 예시가 될 수 있지만 세트의 모든 예시는 동일한 유형이어야 합니다.

{
  "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

필수 항목입니다. 예상되는 모델 출력입니다.

string

선택사항입니다. 텍스트 모델 입력.

{

  // 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

선택사항입니다. 변경할 수 없습니다. 조정을 위한 학습률 초매개변수입니다. 설정하지 않으면 학습 예의 수를 기준으로 기본값 0.001 또는 0.0002가 계산됩니다.

number

선택사항입니다. 변경할 수 없습니다. 학습률 배율은 기본 (권장) 값을 기반으로 최종 learningRate를 계산하는 데 사용됩니다. 실제 학습률 := learningRateMultiplier * 기본 학습률 기본 학습률은 기본 모델 및 데이터세트 크기에 따라 다릅니다. 설정하지 않으면 기본값 1.0이 사용됩니다.

integer

변경할 수 없습니다. 학습 에포크의 수입니다. 에포크는 학습 데이터를 한 번 통과하는 것입니다. 설정하지 않으면 기본값 5가 사용됩니다.

integer

변경할 수 없습니다. 조정을 위한 배치 크기 초매개변수입니다. 설정하지 않으면 학습 예시의 수에 따라 기본값 4 또는 16이 사용됩니다.