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

Yalnızca çıkış. Hassaslaştırılmış model adı. Oluşturma işleminde benzersiz bir ad oluşturulur. Örnek: tunedModels/az2mb0bpw6i DisplayName, create öğesinde ayarlandıysa adın kimlik kısmı, displayName'deki kelimelerin kısa çizgilerle birleştirilip benzersiz olması için rastgele bir bölüm eklenerek ayarlanır. Örnek: displayName = "Cümle Çevirmeni" name = "tunedModels/sentence-translator-u3b7m"

string

İsteğe bağlı. Bu model için kullanıcı arayüzlerinde görüntülenecek ad. Görünen ad, boşluklar dahil en fazla 40 karakter olmalıdır.

string

İsteğe bağlı. Bu modelin kısa bir açıklaması.

enum (State)

Yalnızca çıkış. Hassaslaştırılmış modelin durumu.

string (Timestamp format)

Yalnızca çıkış. Bu modelin oluşturulduğu zaman damgası.

Nanosaniye çözünürlük ve en fazla dokuz kesir basamağı olan, RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z" ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

string (Timestamp format)

Yalnızca çıkış. Bu modelin güncellendiği zaman damgası.

Nanosaniye çözünürlük ve en fazla dokuz kesir basamağı olan, RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z" ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

object (TuningTask)

Zorunlu. Hassaslaştırılmış modeli oluşturan ince ayar görevi

object (TunedModelSource)

İsteğe bağlı. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel.

string

Sabit. Ayarlanacak Model cihazının adı. Örnek: models/text-bison-001

number

İsteğe bağlı. Çıkışın rastgeleliğini kontrol eder.

Değerler [0.0,1.0] aralığında olabilir (bu değerler dahil). 1.0 değerine yakın bir değer daha çeşitli yanıtlar üretirken 0.0 değerine yakın bir değer genellikle modelden daha az şaşırtıcı yanıtlarla sonuçlanır.

Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılacak varsayılan değeri belirtir.

number

İsteğe bağlı. Nucleus örneklemesi için kullanılır.

Çekirdek örneklemesi, olasılık toplamı en az topP olan en küçük jeton grubunu dikkate alır.

Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılacak varsayılan değeri belirtir.

integer

İsteğe bağlı. Üst-k örnekleme için.

İlk k örneklemesi, en olası topK jeton kümesini dikkate alır. Bu değer, modele çağrı yapılırken arka uç tarafından kullanılacak varsayılan değeri belirtir.

Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılacak varsayılan değeri belirtir.

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

string

Sabit. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel adı. Örnek: tunedModels/my-tuned-model

string

Yalnızca çıkış. Bu TunedModel için ayar yapılan Model tabanının adı. Örnek: models/text-bison-001

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

string (Timestamp format)

Yalnızca çıkış. Bu modelde ince ayar yapmaya başlanan zaman damgası.

Nanosaniye çözünürlük ve en fazla dokuz kesir basamağı olan, RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z" ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

string (Timestamp format)

Yalnızca çıkış. Bu modelde ince ayar yaparken kullanılan zaman damgası.

Nanosaniye çözünürlük ve en fazla dokuz kesir basamağı olan, RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z" ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

object (TuningSnapshot)

Yalnızca çıkış. İnce ayar sırasında toplanan metrikler.

object (Dataset)

Zorunlu. Yalnızca giriş'e dokunun. Sabit. Model eğitimi verileri.

object (Hyperparameters)

Sabit. İnce ayar işlemini kontrol eden hiperparametreler. Sağlanmazsa varsayılan değerler kullanılır.

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

integer

Yalnızca çıkış. İnce ayar adımı.

integer

Yalnızca çıkış. Bu adımın parçası olduğu dönem.

number

Yalnızca çıkış. Bu adım için eğitim örneklerinin ortalama kaybı.

string (Timestamp format)

Yalnızca çıkış. Bu metriğin hesaplandığı zaman damgası.

Nanosaniye çözünürlük ve en fazla dokuz kesir basamağı olan, RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z" ve "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)

İsteğe bağlı. Satır içi örnekler.

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

object (TuningExample)

Zorunlu. Örnekler. Örnek giriş, metin veya tartışma için olabilir ancak bir kümedeki tüm örnekler aynı türde olmalıdır.

{
  "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

Zorunlu. Beklenen model çıkışı.

string

İsteğe bağlı. Metin modeli girişi.

{

  // 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

İsteğe bağlı. Sabit. İnce ayar için öğrenme hızı hiperparametresi. Politika ayarlanmazsa eğitim örneklerinin sayısına göre varsayılan olarak 0,001 veya 0,0002 hesaplanır.

number

İsteğe bağlı. Sabit. Öğrenme hızı çarpanı, varsayılan (önerilen) değere göre bir nihai öğrenme hızı hesaplamak için kullanılır. Gerçek öğrenme hızı := learningRateMultiplier * varsayılan öğrenme hızı Varsayılan öğrenme hızı, temel modele ve veri kümesi boyutuna bağlıdır. Ayarlanmazsa varsayılan değer olarak 1, 0 kullanılır.

integer

Sabit. Eğitim dönemlerinin sayısı. Dönem, eğitim verilerinin tek bir kez geçişidir. Ayarlanmazsa varsayılan değer olarak 5 kullanılır.

integer

Sabit. İnce ayar için grup boyutu hiper parametresi. Politika ayarlanmazsa eğitim örnekleri sayısına bağlı olarak varsayılan değer olan 4 veya 16 kullanılır.