Fine Tuning - Create

FineTuningJob

O ajuste fino foi criado com sucesso.

Cabeçalhos

Location: string

ErrorResponse

Ocorreu um erro.

ErrorCode

Código de erro
Códigos de erro, conforme definido nas diretrizes do Microsoft REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

Error[]

Os detalhes do erro, se disponíveis.

InnerError

InnerError
Erro interno, conforme definido nas diretrizes do Microsoft REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

string

A mensagem deste erro.

string

O local onde o erro aconteceu, se disponível.

Error

Erro
Conteúdo de erro, conforme definido nas diretrizes do Microsoft REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

integer (int32)

O tamanho do lote a ser usado para treinamento. O tamanho do lote é o número de exemplos de treinamento usados para treinar um único passe para frente e para trás. Em geral, descobrimos que lotes maiores tendem a funcionar melhor para conjuntos de dados maiores. O valor padrão, bem como o valor máximo para essa propriedade são específicos para um modelo base.

number (double)

O multiplicador da taxa de aprendizagem a utilizar na formação. A taxa de aprendizagem de ajuste fino é a taxa de aprendizagem original usada para pré-treinamento multiplicada por esse valor. Taxas de aprendizagem maiores tendem a ter um melhor desempenho com lotes maiores. Recomendamos experimentar valores no intervalo de 0,02 a 0,2 para ver o que produz os melhores resultados.

integer (int32)

O número de épocas para treinar o modelo. Uma época refere-se a um ciclo completo através do conjunto de dados de treinamento.

integer (unixtime)

Um carimbo de data/hora quando este trabalho ou item foi criado (em épocas unix).

FineTuningJobError

FineTuningJobError
Para trabalhos de ajuste fino que falharam, isso conterá mais informações sobre a causa da falha.

integer (int32)

O carimbo de data/hora do Unix (em segundos) para quando o trabalho de ajuste fino é estimado para terminar. O valor será nulo se o trabalho de ajuste fino não estiver em execução.

string

O identificador (model-id) do modelo ajustado resultante. Esta propriedade só é preenchida para execuções de ajuste fino concluídas com êxito. Use esse identificador para criar uma implantação para inferência.

integer (int32)

Um carimbo de data/hora quando este trabalho ou item foi concluído com êxito (em épocas unix).

FineTuningHyperParameters

FineTuningHyperParameters
As configurações de hiperparâmetro usadas em um trabalho de ajuste fino.

string

A identidade deste item.

string

O identificador (model-id) do modelo base usado para o ajuste fino.

TypeDiscriminator

TipoDiscriminador
Define o tipo de um objeto.

string

A organização id deste trabalho de afinação. Não utilizado no Azure OpenAI; compatibilidade apenas para OpenAI.

string[]

As identidades do arquivo de resultado (file-id) contendo métricas de treinamento e avaliação no formato csv. O arquivo só está disponível para execuções de ajuste fino concluídas com êxito.

integer (int32)

A semente usada para o trabalho de ajuste fino.

FineTuningState

FineTuningState
O estado de um objeto finetunes ou trabalho de ajuste fino.

string

O sufixo usado para identificar o modelo ajustado. O sufixo pode conter até 40 caracteres (a-z, A-Z, 0-9,- e _) que serão adicionados ao seu nome de modelo ajustado.

integer (int32)

O número total de tokens faturáveis processados por esse trabalho de ajuste fino.

string

O arquivo que é usado para treinamento.

string

O arquivo que é usado para avaliar o modelo ajustado durante o treinamento.

FineTuningHyperParameters

FineTuningHyperParameters
As configurações de hiperparâmetro usadas em um trabalho de ajuste fino.

string

O identificador (model-id) do modelo base usado para esse ajuste fino.

integer (int32)

A semente usada para o trabalho de ajuste fino. Passar os mesmos parâmetros de semente e trabalho deve produzir os mesmos resultados, mas pode diferir em casos raros. Se uma semente não for especificada, uma será gerada para você.

string

O sufixo usado para identificar o modelo ajustado. O sufixo pode conter até 40 caracteres (a-z, A-Z, 0-9,- e _) que serão adicionados ao seu nome de modelo ajustado.

string

A identidade do arquivo (file-id) que é usada para treinar esse modelo ajustado.

string

A identidade do arquivo (file-id) usada para avaliar o modelo ajustado durante o treinamento.

string

O código de erro legível por máquina..

string

A mensagem de erro legível por humanos.

string

O parâmetro que era inválido, geralmente training_file ou validation_file. Este campo será nulo se a falha não for específica do parâmetro.

InnerErrorCode

InnerErrorCode
Códigos de erro internos, conforme definido nas diretrizes do Microsoft REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

InnerError

InnerError
Erro interno, conforme definido nas diretrizes do Microsoft REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).