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

Chỉ có đầu ra. Tên mô hình được điều chỉnh. Tên riêng biệt sẽ được tạo khi tạo. Ví dụ: tunedModels/az2mb0bpw6i Nếu bạn đặt giá trị "Tạo", thì mã nhận dạng của tên sẽ được đặt bằng cách liên kết các từ của nhóm này với dấu gạch nối và thêm một phần ngẫu nhiên để thể hiện tính riêng biệt. Ví dụ: displayName = "Sentence Compiler" name = "tunedModels/sentence- Service-u3b7m"

string

Không bắt buộc. Tên để hiển thị cho mô hình này trong giao diện người dùng. Tên hiển thị phải dài tối đa 40 ký tự, bao gồm cả dấu cách.

string

Không bắt buộc. Đoạn mô tả ngắn về mô hình này.

enum (State)

Chỉ có đầu ra. Trạng thái của mô hình được điều chỉnh.

string (Timestamp format)

Chỉ có đầu ra. Dấu thời gian khi mô hình này được tạo.

Dấu thời gian ở định dạng "Zulu" RFC3339 UTC, với độ phân giải nano giây và tối đa 9 chữ số phân số. Ví dụ: "2014-10-02T15:01:23Z" và "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

string (Timestamp format)

Chỉ có đầu ra. Dấu thời gian khi mô hình này được cập nhật.

Dấu thời gian ở định dạng "Zulu" RFC3339 UTC, với độ phân giải nano giây và tối đa 9 chữ số phân số. Ví dụ: "2014-10-02T15:01:23Z" và "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

object (TuningTask)

Bắt buộc. Tác vụ điều chỉnh sẽ tạo mô hình được điều chỉnh.

object (TunedModelSource)

Không bắt buộc. TunedModel để sử dụng làm điểm bắt đầu cho việc huấn luyện mô hình mới.

string

Không thể thay đổi. Tên của Model để tinh chỉnh. Ví dụ: models/text-bison-001

number

Không bắt buộc. Kiểm soát tính ngẫu nhiên của dữ liệu đầu ra.

Các giá trị có thể vượt quá [0.0,1.0] (bao gồm cả hai giá trị này). Giá trị gần 1.0 sẽ tạo ra các câu trả lời đa dạng hơn, trong khi giá trị gần 0.0 thường sẽ dẫn đến các câu trả lời ít bất ngờ hơn từ mô hình.

Giá trị này chỉ định giá trị mặc định là giá trị mà mô hình cơ sở sử dụng khi tạo mô hình.

number

Không bắt buộc. Đối với tính năng lấy mẫu hạt nhân.

Việc lấy mẫu hạt nhân sẽ xem xét tập hợp mã thông báo nhỏ nhất có tổng xác suất ít nhất là topP.

Giá trị này chỉ định giá trị mặc định là giá trị mà mô hình cơ sở sử dụng khi tạo mô hình.

integer

Không bắt buộc. Đối với lấy mẫu Top-k.

Việc lấy mẫu top-k xem xét tập hợp topK mã thông báo có khả năng xuất hiện nhất. Giá trị này chỉ định giá trị mặc định để phần phụ trợ sử dụng trong khi thực hiện lệnh gọi đến mô hình.

Giá trị này chỉ định giá trị mặc định là giá trị mà mô hình cơ sở sử dụng khi tạo mô hình.

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

string

Không thể thay đổi. Tên của TunedModel để dùng làm điểm bắt đầu cho việc huấn luyện mô hình mới. Ví dụ: tunedModels/my-tuned-model

string

Chỉ có đầu ra. Tên của Model cơ sở mà TunedModel này đã được điều chỉnh từ đó. Ví dụ: models/text-bison-001

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

string (Timestamp format)

Chỉ có đầu ra. Dấu thời gian khi bắt đầu điều chỉnh mô hình này.

Dấu thời gian ở định dạng "Zulu" RFC3339 UTC, với độ phân giải nano giây và tối đa 9 chữ số phân số. Ví dụ: "2014-10-02T15:01:23Z" và "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

string (Timestamp format)

Chỉ có đầu ra. Dấu thời gian khi điều chỉnh mô hình này hoàn tất.

Dấu thời gian ở định dạng "Zulu" RFC3339 UTC, với độ phân giải nano giây và tối đa 9 chữ số phân số. Ví dụ: "2014-10-02T15:01:23Z" và "2014-10-02T15:01:23.045123456Z".

object (TuningSnapshot)

Chỉ có đầu ra. Các chỉ số được thu thập trong quá trình điều chỉnh.

object (Dataset)

Bắt buộc. Chỉ nhập. Không thể thay đổi. Dữ liệu huấn luyện mô hình.

object (Hyperparameters)

Không thể thay đổi. Siêu tham số điều khiển quá trình điều chỉnh. Nếu không được cung cấp, hệ thống sẽ sử dụng giá trị mặc định.

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

integer

Chỉ có đầu ra. Bước điều chỉnh.

integer

Chỉ có đầu ra. Bước này là một phần của thời gian bắt đầu của hệ thống.

number

Chỉ có đầu ra. Giá trị trung bình của các ví dụ huấn luyện cho bước này.

string (Timestamp format)

Chỉ có đầu ra. Dấu thời gian khi chỉ số này được tính.

Dấu thời gian ở định dạng "Zulu" RFC3339 UTC, với độ phân giải nano giây và tối đa 9 chữ số phân số. Ví dụ: "2014-10-02T15:01:23Z" và "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)

Không bắt buộc. Ví dụ về cùng dòng.

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

object (TuningExample)

Bắt buộc. Ví dụ. Dữ liệu đầu vào có thể là văn bản hoặc nội dung thảo luận, nhưng tất cả ví dụ trong một tập hợp phải cùng loại.

{
  "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

Bắt buộc. Đầu ra dự kiến của mô hình.

string

Không bắt buộc. Dữ liệu đầu vào của mô hình văn bản.

{

  // 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

Không bắt buộc. Không thể thay đổi. Siêu tham số tốc độ học để điều chỉnh. Nếu không đặt chính sách này, giá trị mặc định là 0,001 hoặc 0,0002 sẽ được tính dựa trên số lượng ví dụ huấn luyện.

number

Không bắt buộc. Không thể thay đổi. Hệ số tốc độ học được dùng để tính Tốc độ học cuối cùng dựa trên giá trị mặc định (nên dùng). Tốc độ học thực tế := learningRateMultiplier * tốc độ học tập mặc định Tốc độ học mặc định phụ thuộc vào mô hình cơ sở và kích thước tập dữ liệu. Nếu bạn không đặt chính sách này, giá trị mặc định sẽ là 1,0.

integer

Không thể thay đổi. Số thời gian bắt đầu của hệ thống huấn luyện. Thời gian bắt đầu của hệ thống là một lần truyền dữ liệu huấn luyện. Nếu bạn không đặt chính sách này, hệ thống sẽ sử dụng giá trị mặc định là 5.

integer

Không thể thay đổi. Siêu tham số kích thước lô để điều chỉnh. Nếu bạn không đặt chính sách này, giá trị mặc định là 4 hoặc 16 sẽ được sử dụng dựa trên số lượng ví dụ huấn luyện.