Gemini API'nin hassas ayar desteği, küçük bir giriş/çıkış örneği veri kümeniz olduğunda çıkışı düzenlemek için bir mekanizma sağlar. Daha fazla bilgi için Model ayarlama kılavuzuna ve eğitimine göz atın.
Yöntem: tunedModels.create
Ayarlanmış bir model oluşturur. google.longrunning.Operations
hizmeti aracılığıyla ara ayarlama ilerleme durumunu (varsa) kontrol edin.
İşlemler hizmeti aracılığıyla duruma ve sonuçlara erişme. Örnek: GET /v1/tunedModels/az2mb0bpw6i/operations/000-111-222
Uç nokta
yayınlahttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /tunedModels
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Sorgu parametreleri
tunedModelId
string
İsteğe bağlı. Belirtiliyse ayarlanmış modelin benzersiz kimliği. Bu değer en fazla 40 karakter uzunluğunda olmalı, ilk karakter harf, son karakter ise harf veya rakam olmalıdır. Kimlik, [a-z]([a-z0-9-]{0,38}[a-z0-9])?
normal ifadesiyle eşleşmelidir.
İstek içeriği
İstek metni, TunedModel
öğesinin bir örneğini içerir.
displayName
string
İsteğe bağlı. Kullanıcı arayüzlerinde bu model için gösterilecek ad. Görünen ad, boşluklar dahil en fazla 40 karakter uzunluğunda olmalıdır.
description
string
İsteğe bağlı. Bu modelin kısa bir açıklaması.
tuningTask
object (TuningTask
)
Zorunlu. Ayarlanmış modeli oluşturan ayarlama görevi.
readerProjectNumbers[]
string (int64 format)
İsteğe bağlı. Ayarlanmış modele okuma erişimi olan proje numaralarının listesi.
source_model
Union type
source_model
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:tunedModelSource
object (TunedModelSource
)
İsteğe bağlı. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel.
baseModel
string
Değişmez. Ayarlanacak Model
'nin adı. Örnek: models/gemini-1.5-flash-001
temperature
number
İsteğe bağlı. Çıktının rastgeleliğini kontrol eder.
Değerler [0.0,1.0]
'ten büyük olabilir ([0.0,1.0]
dahil). 1.0
değerine yakın bir değer daha çeşitli yanıtlar üretirken 0.0
değerine yakın bir değer genellikle modelden daha az şaşırtıcı yanıtlar alınmasına neden olur.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topP
number
İsteğe bağlı. Nucleus örnekleme için.
Çekirdek örnekleme, olasılık toplamı en az topP
olan en küçük jeton grubunu dikkate alır.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topK
integer
İsteğe bağlı. En iyi k örnekleme için.
En yüksek k örnekleme, 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 kullanılan varsayılan değeri belirtir.
Örnek istek
Python
Yanıt gövdesi
Başarılı olursa yanıt metni, yeni oluşturulmuş bir Operation
örneği içerir.
Yöntem: tunedModels.generateContent
GenerateContentRequest
girişi verildiğinde bir model yanıtı oluşturur. Ayrıntılı kullanım bilgileri için metin oluşturma kılavuzuna bakın. Ayarlanmış modeller dahil olmak üzere modeller arasındaki giriş özellikleri farklıdır. Ayrıntılar için model kılavuzuna ve ayarlama kılavuzuna göz atın.
Uç nokta
yayınlahttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=tunedModels /*}:generateContent
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Yol parametreleri
model
string
Zorunlu. Tamamlamayı oluşturmak için kullanılacak Model
öğesinin adı.
Biçim: models/{model}
. tunedModels/{tunedmodel}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek metni aşağıdaki yapıyla birlikte verileri içerir:
tools[]
object (Tool
)
İsteğe bağlı. Model
'un sonraki yanıtı oluşturmak için kullanabileceği Tools
öğelerinin listesi.
Tool
, sistemin Model
'ın bilgisi ve kapsamı dışında bir işlem veya işlem grubu gerçekleştirmek için harici sistemlerle etkileşim kurmasını sağlayan bir kod parçasıdır. Desteklenen Tool
değerleri Function
ve codeExecution
'dir. Daha fazla bilgi edinmek için İşlev çağırma ve Kod yürütme kılavuzlarına bakın.
toolConfig
object (ToolConfig
)
İsteğe bağlı. İstekte belirtilen tüm Tool
için araç yapılandırması. Kullanım örneği için İşlev çağırma kılavuzuna bakın.
safetySettings[]
object (SafetySetting
)
İsteğe bağlı. Güvenli olmayan içeriği engellemek için kullanılan benzersiz SafetySetting
örnekleri listesi.
Bu, GenerateContentRequest.contents
ve GenerateContentResponse.candidates
için geçerli olacaktır. Her SafetyCategory
türü için birden fazla ayar olmamalıdır. API, bu ayarlar tarafından belirlenen eşikleri karşılamayan tüm içerikleri ve yanıtları engeller. Bu liste, safetySettings içinde belirtilen her SafetyCategory
için varsayılan ayarları geçersiz kılar. Listede belirli bir SafetyCategory
için SafetySetting
sağlanmamışsa API, söz konusu kategorinin varsayılan güvenlik ayarını kullanır. HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH, HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT, HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT, HARM_CATEGORY_HARASSMENT zarar kategorileri desteklenir. Kullanılabilir güvenlik ayarlarıyla ilgili ayrıntılı bilgi için kılavuza bakın. Yapay zeka uygulamalarınıza güvenlikle ilgili hususları nasıl dahil edeceğinizi öğrenmek için Güvenlik kılavuzu'na da göz atın.
systemInstruction
object (Content
)
İsteğe bağlı. Geliştirici sistem talimatlarını belirler. Şu anda yalnızca metin olarak kullanılabilir.
generationConfig
object (GenerationConfig
)
İsteğe bağlı. Model oluşturma ve çıkışlar için yapılandırma seçenekleri.
cachedContent
string
İsteğe bağlı. Tahmini sunmak için bağlam olarak kullanmak üzere önbelleğe alınan içeriğin adı. Biçim: cachedContents/{cachedContent}
Örnek istek
Metin
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Resim
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Ses
Python
Node.js
kabuk
Video
Python
Node.js
Go
kabuk
Python
kabuk
Sohbet
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Önbellek
Python
Node.js
Ayarlanmış Model
Python
JSON Modu
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Kod yürütme
Python
Kotlin
Java
İşlev Çağırma
Python
Node.js
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Oluşturma yapılandırması
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Güvenlik Ayarları
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Sistem Talimatı
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Yanıt gövdesi
Başarılıysa yanıt metni, GenerateContentResponse
öğesinin bir örneğini içerir.
Yöntem: tunedModels.streamGenerateContent
GenerateContentRequest
girişi verildiğinde modelden akış yanıtı oluşturur.
Uç nokta
yayınlahttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{model=tunedModels /*}:streamGenerateContent
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Yol parametreleri
model
string
Zorunlu. Tamamlamayı oluşturmak için kullanılacak Model
öğesinin adı.
Biçim: models/{model}
. tunedModels/{tunedmodel}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek metni aşağıdaki yapıyla birlikte verileri içerir:
tools[]
object (Tool
)
İsteğe bağlı. Model
'un sonraki yanıtı oluşturmak için kullanabileceği Tools
öğelerinin listesi.
Tool
, sistemin Model
'ın bilgisi ve kapsamı dışında bir işlem veya işlem grubu gerçekleştirmek için harici sistemlerle etkileşim kurmasını sağlayan bir kod parçasıdır. Desteklenen Tool
değerleri Function
ve codeExecution
'dir. Daha fazla bilgi edinmek için İşlev çağırma ve Kod yürütme kılavuzlarına bakın.
toolConfig
object (ToolConfig
)
İsteğe bağlı. İstekte belirtilen tüm Tool
için araç yapılandırması. Kullanım örneği için İşlev çağırma kılavuzuna bakın.
safetySettings[]
object (SafetySetting
)
İsteğe bağlı. Güvenli olmayan içeriği engellemek için kullanılan benzersiz SafetySetting
örnekleri listesi.
Bu, GenerateContentRequest.contents
ve GenerateContentResponse.candidates
için geçerli olacaktır. Her SafetyCategory
türü için birden fazla ayar olmamalıdır. API, bu ayarlar tarafından belirlenen eşikleri karşılamayan tüm içerikleri ve yanıtları engeller. Bu liste, safetySettings içinde belirtilen her SafetyCategory
için varsayılan ayarları geçersiz kılar. Listede belirli bir SafetyCategory
için SafetySetting
sağlanmamışsa API, söz konusu kategorinin varsayılan güvenlik ayarını kullanır. HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH, HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT, HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT, HARM_CATEGORY_HARASSMENT zarar kategorileri desteklenir. Kullanılabilir güvenlik ayarlarıyla ilgili ayrıntılı bilgi için kılavuza bakın. Yapay zeka uygulamalarınıza güvenlikle ilgili hususları nasıl dahil edeceğinizi öğrenmek için Güvenlik kılavuzu'na da göz atın.
systemInstruction
object (Content
)
İsteğe bağlı. Geliştirici sistem talimatlarını belirler. Şu anda yalnızca metin olarak kullanılabilir.
generationConfig
object (GenerationConfig
)
İsteğe bağlı. Model oluşturma ve çıkışlar için yapılandırma seçenekleri.
cachedContent
string
İsteğe bağlı. Tahmini sunmak için bağlam olarak kullanmak üzere önbelleğe alınan içeriğin adı. Biçim: cachedContents/{cachedContent}
Örnek istek
Metin
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Resim
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Ses
Python
kabuk
Video
Python
Node.js
Go
kabuk
Python
kabuk
Sohbet
Python
Node.js
Go
kabuk
Kotlin
Swift
Dart
Java
Yanıt gövdesi
Başarılı olursa yanıt metni, GenerateContentResponse
örnekleri akışı içerir.
Yöntem: tunedModels.get
Belirli bir TunedModel hakkında bilgi alır.
Uç nokta
gethttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{name=tunedModels /*}
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Yol parametreleri
name
string
Zorunlu. Modelin kaynak adı.
Biçim: tunedModels/my-model-id
tunedModels/{tunedmodel}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek metni boş olmalıdır.
Örnek istek
Python
Yanıt gövdesi
Başarılıysa yanıt metni, TunedModel
öğesinin bir örneğini içerir.
Yöntem: tunedModels.list
Oluşturulan ayarlanmış modelleri listeler.
Uç nokta
gethttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /tunedModels
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Sorgu parametreleri
pageSize
integer
İsteğe bağlı. Döndürülecek maksimum TunedModels
sayısı (sayfa başına). Hizmet, ayarlanmış daha az model döndürebilir.
Belirtilmemesi halinde en fazla 10 ayarlanmış model döndürülür. Bu yöntem, daha büyük bir pageSize iletseniz bile sayfa başına en fazla 1.000 model döndürür.
pageToken
string
İsteğe bağlı. Önceki bir tunedModels.list
çağrısından alınan sayfa jetonu.
Bir istek tarafından döndürülen pageToken
değerini, sonraki sayfayı almak için bir sonraki isteğe bağımsız değişken olarak sağlayın.
Sayfalandırma yapılırken tunedModels.list
parametresine sağlanan diğer tüm parametreler, sayfa jetonunu sağlayan çağrıyla eşleşmelidir.
filter
string
İsteğe bağlı. Filtre, ayarlanmış modelin açıklaması ve görünen adı için tam metin aramasıdır. Varsayılan olarak sonuçlar, herkesle paylaşılan ayarlanmış modelleri içermez.
Diğer operatörler: - owner:me - writers:me - readers:me - readers:everyone
Örnekler: "owner:me", arayanın sahip rolüne sahip olduğu tüm ayarlanmış modelleri döndürür "readers:me", arayanın okuyucu rolüne sahip olduğu tüm ayarlanmış modelleri döndürür "readers:everyone", herkesle paylaşılan tüm ayarlanmış modelleri döndürür
İstek içeriği
İstek metni boş olmalıdır.
Örnek istek
Python
Yanıt gövdesi
tunedModels.list
tarafından gönderilen, modellerin sayfalandırılmış listesini içeren yanıt.
Başarılı olursa yanıt metni aşağıdaki yapıyla birlikte verileri içerir:
tunedModels[]
object (TunedModel
)
Döndürülen modeller.
nextPageToken
string
Sonraki sayfayı almak için pageToken
olarak gönderilebilen bir jeton.
Bu alan atlanırsa başka sayfa yoktur.
JSON gösterimi |
---|
{
"tunedModels": [
{
object ( |
Yöntem: tunedModels.patch
Ayarlanmış bir modeli günceller.
Uç nokta
yamahttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{tunedModel.name=tunedModels /*}
PATCH https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/{tunedModel.name=tunedModels/*}
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Yol parametreleri
tunedModel.name
string
Yalnızca çıkış. Ayarlanmış model adı. Oluşturma sırasında benzersiz bir ad oluşturulur. Örnek: tunedModels/az2mb0bpw6i
displayName, oluşturulurken ayarlanırsa adın kimlik bölümü, displayName'daki kelimeler kısa çizgiyle birleştirilerek ve benzersiz olması için rastgele bir bölüm eklenerek ayarlanır.
Örnek:
- displayName =
Sentence Translator
- ad =
tunedModels/sentence-translator-u3b7m
tunedModels/{tunedmodel}
biçimindedir.
Sorgu parametreleri
updateMask
string (FieldMask
format)
İsteğe bağlı. Güncellenecek alanların listesi.
Bu, alanların tam nitelikli adlarının virgülle ayrılmış bir listesidir. Örnek: "user.displayName,photo"
.
İstek içeriği
İstek metni, TunedModel
öğesinin bir örneğini içerir.
displayName
string
İsteğe bağlı. Kullanıcı arayüzlerinde bu model için gösterilecek ad. Görünen ad, boşluklar dahil en fazla 40 karakter uzunluğunda olmalıdır.
description
string
İsteğe bağlı. Bu modelin kısa bir açıklaması.
tuningTask
object (TuningTask
)
Zorunlu. Ayarlanmış modeli oluşturan ayarlama görevi.
readerProjectNumbers[]
string (int64 format)
İsteğe bağlı. Ayarlanmış modele okuma erişimi olan proje numaralarının listesi.
source_model
Union type
source_model
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:tunedModelSource
object (TunedModelSource
)
İsteğe bağlı. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel.
temperature
number
İsteğe bağlı. Çıktının rastgeleliğini kontrol eder.
Değerler [0.0,1.0]
'ten büyük olabilir ([0.0,1.0]
dahil). 1.0
değerine yakın bir değer daha çeşitli yanıtlar üretirken 0.0
değerine yakın bir değer genellikle modelden daha az şaşırtıcı yanıtlar alınmasına neden olur.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topP
number
İsteğe bağlı. Nucleus örnekleme için.
Çekirdek örnekleme, olasılık toplamı en az topP
olan en küçük jeton grubunu dikkate alır.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topK
integer
İsteğe bağlı. En iyi k örnekleme için.
En yüksek k örnekleme, 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 kullanılan varsayılan değeri belirtir.
Yanıt gövdesi
Başarılıysa yanıt metni, TunedModel
öğesinin bir örneğini içerir.
Yöntem: tunedModels.delete
Ayarlanmış bir modeli siler.
Uç nokta
deletehttps: / /generativelanguage.googleapis.com /v1beta /{name=tunedModels /*}
URL, gRPC Kod Dönüştürme söz dizimini kullanır.
Yol parametreleri
name
string
Zorunlu. Modelin kaynak adı. Biçim: tunedModels/my-model-id
tunedModels/{tunedmodel}
biçimindedir.
İstek içeriği
İstek metni boş olmalıdır.
Yanıt gövdesi
Başarılı olursa yanıt metni boş olur.
REST Kaynağı: tunedModels
- Kaynak: TunedModel
- TunedModelSource
- Durum
- TuningTask
- TuningSnapshot
- Veri kümesi
- TuningExamples
- TuningExample
- Hiperparametreler
- Yöntemler
Kaynak: TunedModel
ModelService.CreateTunedModel kullanılarak oluşturulan hassas ayarlanmış bir model.
name
string
Yalnızca çıkış. Ayarlanmış model adı. Oluşturma işlemi sırasında benzersiz bir ad oluşturulur. Örnek: tunedModels/az2mb0bpw6i
displayName, oluşturulurken ayarlanırsa adın kimlik bölümü, displayName'daki kelimeler kısa çizgiyle birleştirilerek ve benzersiz olması için rastgele bir bölüm eklenerek ayarlanır.
Örnek:
- displayName =
Sentence Translator
- ad =
tunedModels/sentence-translator-u3b7m
displayName
string
İsteğe bağlı. Kullanıcı arayüzlerinde bu model için gösterilecek ad. Görünen ad, boşluklar dahil en fazla 40 karakter uzunluğunda olmalıdır.
description
string
İsteğe bağlı. Bu modelin kısa bir açıklaması.
state
enum (State
)
Yalnızca çıkış. Ayarlanmış modelin durumu.
createTime
string (Timestamp
format)
Yalnızca çıkış. Bu modelin oluşturulduğu zaman damgası.
Nanosaniye çözünürlüğüne sahip ve en fazla dokuz kesirli basamak içeren RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z"
ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
.
updateTime
string (Timestamp
format)
Yalnızca çıkış. Bu modelin güncellendiği zaman damgası.
Nanosaniye çözünürlüğüne sahip ve en fazla dokuz kesirli basamak içeren RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z"
ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
.
tuningTask
object (TuningTask
)
Zorunlu. Ayarlanmış modeli oluşturan ayarlama görevi.
readerProjectNumbers[]
string (int64 format)
İsteğe bağlı. Ayarlanmış modele okuma erişimi olan proje numaralarının listesi.
source_model
Union type
source_model
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:tunedModelSource
object (TunedModelSource
)
İsteğe bağlı. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel.
baseModel
string
Değişmez. Ayarlanacak Model
'nin adı. Örnek: models/gemini-1.5-flash-001
temperature
number
İsteğe bağlı. Çıktının rastgeleliğini kontrol eder.
Değerler [0.0,1.0]
'ten büyük olabilir ([0.0,1.0]
dahil). 1.0
değerine yakın bir değer daha çeşitli yanıtlar üretirken 0.0
değerine yakın bir değer genellikle modelden daha az şaşırtıcı yanıtlar alınmasına neden olur.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topP
number
İsteğe bağlı. Nucleus örnekleme için.
Çekirdek örnekleme, olasılık toplamı en az topP
olan en küçük jeton grubunu dikkate alır.
Bu değer, model oluşturulurken temel model tarafından kullanılan varsayılan değeri belirtir.
topK
integer
İsteğe bağlı. En iyi k örnekleme için.
En yüksek k örnekleme, 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 kullanılan varsayılan değeri belirtir.
JSON gösterimi |
---|
{ "name": string, "displayName": string, "description": string, "state": enum ( |
TunedModelSource
Yeni bir model eğitmek için kaynak olarak ayarlanmış model.
tunedModel
string
Değişmez. Yeni modeli eğitmek için başlangıç noktası olarak kullanılacak TunedModel
adı. Örnek: tunedModels/my-tuned-model
baseModel
string
Yalnızca çıkış. Bu TunedModel
'nin ayarlandığı temel Model
'ün adı. Örnek: models/gemini-1.5-flash-001
JSON gösterimi |
---|
{ "tunedModel": string, "baseModel": string } |
Eyalet
Ayarlanmış modelin durumu.
Sıralamalar | |
---|---|
STATE_UNSPECIFIED |
Varsayılan değer. Bu değer kullanılmamaktadır. |
CREATING |
Model oluşturuluyor. |
ACTIVE |
Model kullanıma hazırdır. |
FAILED |
Model oluşturulamadı. |
TuningTask
Hassaslaştırılmış modeller oluşturan ayarlama görevleri.
startTime
string (Timestamp
format)
Yalnızca çıkış. Bu modelin ayarlanmasının başladığı zaman damgası.
Nanosaniye çözünürlüğüne sahip ve en fazla dokuz kesirli basamak içeren RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z"
ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
.
completeTime
string (Timestamp
format)
Yalnızca çıkış. Bu modelin ayarlanmasının tamamlandığı zaman damgası.
Nanosaniye çözünürlüğüne sahip ve en fazla dokuz kesirli basamak içeren RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z"
ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
.
snapshots[]
object (TuningSnapshot
)
Yalnızca çıkış. Ayarlama sırasında toplanan metrikler.
trainingData
object (Dataset
)
Zorunlu. Yalnızca giriş. Değişmez. Model eğitim verileri.
hyperparameters
object (Hyperparameters
)
Değişmez. Ayarlama sürecini kontrol eden hiperparametreler. Bu değerler sağlanmazsa varsayılan değerler kullanılır.
JSON gösterimi |
---|
{ "startTime": string, "completeTime": string, "snapshots": [ { object ( |
TuningSnapshot
Tek bir ayar adımı için kayıt yapın.
step
integer
Yalnızca çıkış. Ayarlama adımı.
epoch
integer
Yalnızca çıkış. Bu adımın parçası olan çağ.
meanLoss
number
Yalnızca çıkış. Bu adımdaki eğitim örneklerinin ortalama kaybı.
computeTime
string (Timestamp
format)
Yalnızca çıkış. Bu metriğin hesaplandığı zaman damgası.
Nanosaniye çözünürlüğüne sahip ve en fazla dokuz kesirli basamak içeren RFC3339 UTC "Zulu" biçiminde bir zaman damgası. Örnekler: "2014-10-02T15:01:23Z"
ve "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
.
JSON gösterimi |
---|
{ "step": integer, "epoch": integer, "meanLoss": number, "computeTime": string } |
Veri kümesi
Eğitim veya doğrulama için veri kümesi.
dataset
Union type
dataset
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:examples
object (TuningExamples
)
İsteğe bağlı. Basit giriş/çıkış metni içeren satır içi örnekler.
JSON gösterimi |
---|
{
// dataset
"examples": {
object ( |
TuningExamples
Bir dizi ayarlama örneği. Eğitim veya doğrulama verileri olabilir.
examples[]
object (TuningExample
)
Örnekler. Örnek girişi metin veya tartışma için olabilir ancak bir gruptaki tüm örnekler aynı türde olmalıdır.
JSON gösterimi |
---|
{
"examples": [
{
object ( |
TuningExample
Ayarlama için tek bir örnek.
output
string
Zorunlu. Beklenen model çıkışı.
model_input
Union type
model_input
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:textInput
string
İsteğe bağlı. Metin modeli girişi.
JSON gösterimi |
---|
{ "output": string, // model_input "textInput": string // Union type } |
Hiperparametreler
Ayarlama sürecini kontrol eden hiperparametreler. Daha fazla bilgi için https://ai.google.dev/docs/model_tuning_guidance adresini ziyaret edin.
learning_rate_option
Union type
learning_rate_option
yalnızca aşağıdakilerden biri olabilir:learningRate
number
İsteğe bağlı. Değişmez. Ayarlama için öğrenme hızı hiperparametresi. Ayarlanmazsa eğitim örnekleri sayısına göre varsayılan olarak 0,001 veya 0,0002 hesaplanır.
learningRateMultiplier
number
İsteğe bağlı. Değişmez. Öğrenme hızı çarpanı, varsayılan (önerilen) değere göre nihai bir learningRate değerini hesaplamak için kullanılır. Gerçek öğrenme hızı := learningRateMultiplier * varsayılan öğrenme hızı Varsayılan öğrenme hızı, temel modele ve veri kümesi boyutuna bağlıdır. Ayarlanmazsa varsayılan olarak 1, 0 kullanılır.
epochCount
integer
Değişmez. Eğitim dönemlerinin sayısı. Dönem, eğitim verilerinin bir kez iletilmesidir. Ayarlanmazsa varsayılan olarak 5 kullanılır.
batchSize
integer
Değişmez. Ayarlama için grup boyutu hiperparametresi. Ayarlanmazsa eğitim örneklerinin sayısına göre varsayılan olarak 4 veya 16 kullanılır.
JSON gösterimi |
---|
{ // learning_rate_option "learningRate": number, "learningRateMultiplier": number // Union type "epochCount": integer, "batchSize": integer } |