Ten samouczek pomoże Ci zacząć korzystać z dostrajania interfejsu Gemini API za pomocą pakietu SDK w języku Python lub interfejsu API REST, curl. Przykłady pokazują, jak dostroić model tekstu za Gemini API.
![]() |
![]() |
![]() |
Konfigurowanie uwierzytelniania
Interfejs Gemini API umożliwia dostrajanie modeli na podstawie własnych danych. To Twoje dane, dostrojonych modeli wymaga bardziej rygorystycznej kontroli dostępu niż klucze interfejsu API.
Zanim uruchomisz ten samouczek, musisz skonfigurować OAuth w projekt.
W Colab najprostszym sposobem na skonfigurowanie jest skopiowanie zawartości
client_secret.json
w usłudze „Secret Manager” w usłudze „Secret Manager” w Colab (pod ikoną klucza w
po lewej stronie) o nazwie obiektu tajnego CLIENT_SECRET
.
To polecenie gcloud przekształca plik client_secret.json
w dane logowania, które
mogą być używane do uwierzytelniania w usłudze.
try:
from google.colab import userdata
import pathlib
pathlib.Path('client_secret.json').write_text(userdata.get('CLIENT_SECRET'))
# Use `--no-browser` in colab
!gcloud auth application-default login --no-browser --client-id-file client_secret.json --scopes='https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/generative-language.tuning'
except ImportError:
!gcloud auth application-default login --client-id-file client_secret.json --scopes='https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform,https://www.googleapis.com/auth/generative-language.tuning'
You are authorizing client libraries without access to a web browser. Please run the following command on a machine with a web browser and copy its output back here. Make sure the installed gcloud version is 372.0.0 or newer. gcloud auth application-default login --remote-bootstrap="https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?response_type=code&client_id=87071151422-n1a3cb6c7fvkfg4gmhdtmn5ulol2l4be.apps.googleusercontent.com&scope=https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fcloud-platform+https%3A%2F%2Fwww.googleapis.com%2Fauth%2Fgenerative-language.tuning&state=QIyNibWSaTIsozjmvZEkVBo6EcoW0G&access_type=offline&code_challenge=76c1ZiGvKN8cvlYfj3BmbCwE4e7tvrlwaX3REUX25gY&code_challenge_method=S256&token_usage=remote" Enter the output of the above command: https://localhost:8085/?state=QIyNibWSaTIsozjmvZEkVBo6EcoW0G&code=4/0AeaYSHBKrY911S466QjKQIFODoOPXlO1mWyTYYdrbELIDV6Hw2DKRAyro62BugroSvIWsA&scope=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform%20https://www.googleapis.com/auth/generative-language.tuning Credentials saved to file: [/content/.config/application_default_credentials.json] These credentials will be used by any library that requests Application Default Credentials (ADC).
Ustaw zmienne
CURL
Ustaw zmienne dla wartości cyklicznych, które będą używane w pozostałej części interfejsu API REST
połączeń. Do ustawiania środowiska kod używa biblioteki Pythona os
które są dostępne we wszystkich komórkach kodu.
Dotyczy to środowiska notatników Colab. Kod w sekcji komórki z kodem jest odpowiednikiem uruchomienia tych poleceń w bash złącze.
export access_token=$(gcloud auth application-default print-access-token)
export project_id=my-project-id
export base_url=https://generativelanguage.googleapis.com
import os
access_token = !gcloud auth application-default print-access-token
access_token = '\n'.join(access_token)
os.environ['access_token'] = access_token
os.environ['project_id'] = "[Enter your project-id here]"
os.environ['base_url'] = "https://generativelanguage.googleapis.com"
Python
access_token = !gcloud auth application-default print-access-token
access_token = '\n'.join(access_token)
project = '[Enter your project-id here]'
base_url = "https://generativelanguage.googleapis.com"
Zaimportuj bibliotekę requests
.
import requests
import json
Wyświetlenie listy dostrojonych modeli
Sprawdź konfigurację uwierzytelniania, wyświetlając listę dostępnych dostrojonych modeli.
CURL
curl -X GET ${base_url}/v1beta/tunedModels \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
-H "x-goog-user-project: ${project_id}"
Python
headers={
'Authorization': 'Bearer ' + access_token,
'Content-Type': 'application/json',
'x-goog-user-project': project
}
result = requests.get(
url=f'{base_url}/v1beta/tunedModels',
headers = headers,
)
result.json()
Tworzenie modelu dostrojonego
Aby utworzyć model dostrojony, musisz przekazać swój zbiór danych do modelu w
training_data
.
W tym przykładzie dostrój model tak, aby wygenerować kolejną liczbę w funkcji
kolejne wartości. Jeśli na przykład dane wejściowe to 1
, model powinien zwrócić 2
. Jeśli
wejściowa jest wartość one hundred
, dane wyjściowe powinny mieć wartość one hundred one
.
CURL
curl -X POST $base_url/v1beta/tunedModels \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
-H "x-goog-user-project: ${project_id}" \
-d '
{
"display_name": "number generator model",
"base_model": "models/gemini-1.0-pro-001",
"tuning_task": {
"hyperparameters": {
"batch_size": 2,
"learning_rate": 0.001,
"epoch_count":5,
},
"training_data": {
"examples": {
"examples": [
{
"text_input": "1",
"output": "2",
},{
"text_input": "3",
"output": "4",
},{
"text_input": "-3",
"output": "-2",
},{
"text_input": "twenty two",
"output": "twenty three",
},{
"text_input": "two hundred",
"output": "two hundred one",
},{
"text_input": "ninety nine",
"output": "one hundred",
},{
"text_input": "8",
"output": "9",
},{
"text_input": "-98",
"output": "-97",
},{
"text_input": "1,000",
"output": "1,001",
},{
"text_input": "10,100,000",
"output": "10,100,001",
},{
"text_input": "thirteen",
"output": "fourteen",
},{
"text_input": "eighty",
"output": "eighty one",
},{
"text_input": "one",
"output": "two",
},{
"text_input": "three",
"output": "four",
},{
"text_input": "seven",
"output": "eight",
}
]
}
}
}
}' | tee tunemodel.json
{ "name": "tunedModels/number-generator-model-dzlmi0gswwqb/operations/bvl8dymw0fhw", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.ai.generativelanguage.v1beta.CreateTunedModelMetadata", "totalSteps": 38, "tunedModel": "tunedModels/number-generator-model-dzlmi0gswwqb" } } % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 2280 0 296 100 1984 611 4098 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 4720
Python
operation = requests.post(
url = f'{base_url}/v1beta/tunedModels',
headers=headers,
json= {
"display_name": "number generator",
"base_model": "models/gemini-1.0-pro-001",
"tuning_task": {
"hyperparameters": {
"batch_size": 4,
"learning_rate": 0.001,
"epoch_count":5,
},
"training_data": {
"examples": {
"examples": [
{
'text_input': '1',
'output': '2',
},{
'text_input': '3',
'output': '4',
},{
'text_input': '-3',
'output': '-2',
},{
'text_input': 'twenty two',
'output': 'twenty three',
},{
'text_input': 'two hundred',
'output': 'two hundred one',
},{
'text_input': 'ninety nine',
'output': 'one hundred',
},{
'text_input': '8',
'output': '9',
},{
'text_input': '-98',
'output': '-97',
},{
'text_input': '1,000',
'output': '1,001',
},{
'text_input': '10,100,000',
'output': '10,100,001',
},{
'text_input': 'thirteen',
'output': 'fourteen',
},{
'text_input': 'eighty',
'output': 'eighty one',
},{
'text_input': 'one',
'output': 'two',
},{
'text_input': 'three',
'output': 'four',
},{
'text_input': 'seven',
'output': 'eight',
}
]
}
}
}
}
)
operation
<Response [200]>
operation.json()
{'name': 'tunedModels/number-generator-wl1qr34x2py/operations/41vni3zk0a47', 'metadata': {'@type': 'type.googleapis.com/google.ai.generativelanguage.v1beta.CreateTunedModelMetadata', 'totalSteps': 19, 'tunedModel': 'tunedModels/number-generator-wl1qr34x2py'} }
Ustaw zmienną z nazwą dostrojonego modelu, która będzie używana przez resztę połączeń.
name=operation.json()["metadata"]["tunedModel"]
name
'tunedModels/number-generator-wl1qr34x2py'
Optymalne wartości liczby epok, rozmiaru wsadu i tempa uczenia się są zależne od tych wartości na zbiorze danych i innych ograniczeniach Twojego przypadku użycia. Aby dowiedzieć się więcej o: zwróć uwagę na te wartości. Zaawansowane ustawienia dostrajania oraz Hiperparametry.
Pobranie stanu dostrojonego modelu
Podczas trenowania stan modelu jest ustawiony na CREATING
i zmieni się na
ACTIVE
.
CURL
Poniżej znajduje się fragment kodu Pythona, który wyodrębnia wygenerowaną nazwę modelu z w formacie JSON. Jeśli uruchamiasz ten kod w terminalu, możesz spróbować użyć bash. Parser JSON do przeanalizowania odpowiedzi.
import json
first_page = json.load(open('tunemodel.json'))
os.environ['modelname'] = first_page['metadata']['tunedModel']
print(os.environ['modelname'])
tunedModels/number-generator-model-dzlmi0gswwqb
Wykonaj kolejne żądanie GET
z nazwą modelu, aby uzyskać metadane modelu, które
zawiera pole stanu.
curl -X GET ${base_url}/v1beta/${modelname} \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
-H "x-goog-user-project: ${project_id}" | grep state
"state": "ACTIVE", % Total % Received % Xferd Average Speed Time Time Time Current Dload Upload Total Spent Left Speed 100 5921 0 5921 0 0 13164 0 --:--:-- --:--:-- --:--:-- 13157
Python
tuned_model = requests.get(
url = f'{base_url}/v1beta/{name}',
headers=headers,
)
tuned_model.json()
Poniższy kod sprawdza pole stanu co 5 sekund, aż przestanie być wyświetlane
w stanie CREATING
.
import time
import pprint
op_json = operation.json()
response = op_json.get('response')
error = op_json.get('error')
while response is None and error is None:
time.sleep(5)
operation = requests.get(
url = f'{base_url}/v1/{op_json["name"]}',
headers=headers,
)
op_json = operation.json()
response = op_json.get('response')
error = op_json.get('error')
percent = op_json['metadata'].get('completedPercent')
if percent is not None:
print(f"{percent:.2f}% - {op_json['metadata']['snapshots'][-1]}")
print()
if error is not None:
raise Exception(error)
100.00% - {'step': 19, 'epoch': 5, 'meanLoss': 1.402067, 'computeTime': '2024-03-14T15:11:23.766989274Z'}
Uruchom wnioskowanie
Po zakończeniu zadania dostrajania możesz za jego pomocą wygenerować tekst z tekstem posprzedażna.
CURL
Spróbuj wpisać liczbę rzymską, np. 63 (LXIII):
curl -X POST $base_url/v1beta/$modelname:generateContent \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H "Authorization: Bearer ${access_token}" \
-H "x-goog-user-project: ${project_id}" \
-d '{
"contents": [{
"parts": [{
"text": "LXIII"
}]
}]
}' 2> /dev/null
{ "candidates": [ { "content": { "parts": [ { "text": "LXIV" } ], "role": "model" }, "finishReason": "STOP", "index": 0, "safetyRatings": [ { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "probability": "NEGLIGIBLE" } ] } ], "promptFeedback": { "safetyRatings": [ { "category": "HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT", "probability": "NEGLIGIBLE" }, { "category": "HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT", "probability": "NEGLIGIBLE" } ] } }
Dane wyjściowe modelu mogą być nieprawidłowe. Jeśli model dostrojony nie spełnia wymaganych standardów, spróbuj dodać więcej wysokiej jakości, modyfikowaniu hiperparametrów i dodając wstęp przykłady. Możesz nawet utworzyć kolejny model dostrojony na podstawie pierwszego Utworzono.
Zobacz przewodnik dostrajania .
Python
Spróbuj wpisać liczbę japońską, np. 6 (六):
import time
m = requests.post(
url = f'{base_url}/v1beta/{name}:generateContent',
headers=headers,
json= {
"contents": [{
"parts": [{
"text": "六"
}]
}]
})
import pprint
pprint.pprint(m.json())
{'candidates': [{'content': {'parts': [{'text': '七'}], 'role': 'model'}, 'finishReason': 'STOP', 'index': 0, 'safetyRatings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability': 'LOW'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}]}], 'promptFeedback': {'safetyRatings': [{'category': 'HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HATE_SPEECH', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_HARASSMENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}, {'category': 'HARM_CATEGORY_DANGEROUS_CONTENT', 'probability': 'NEGLIGIBLE'}]} }
Dane wyjściowe modelu mogą być nieprawidłowe. Jeśli model dostrojony nie spełnia wymaganych standardów, spróbuj dodać więcej wysokiej jakości, modyfikowaniu hiperparametrów i dodając wstęp przykłady.
Podsumowanie
Mimo że dane treningowe nie zawierały żadnego odwołania do języka łacińskiego ani japońskiego i liczbowych, model był w stanie dobrze uogólnić po dostrojeniu. Dzięki temu aby dostosowywać modele do swoich przypadków użycia.
Dalsze kroki
Aby dowiedzieć się, jak korzystać z usługi dostrajania za pomocą pakietu SDK Pythona dla Gemini API, zapoznaj się z krótkim wprowadzeniem do dostrajania Pythona. Aby dowiedzieć się, jak to zrobić, , aby używać innych usług w interfejsie Gemini API, zapoznaj się z instrukcjami REST .