Régler un modèle

Régler un modèle

Cette page vous explique comment interagir avec Vertex AI pour ajuster un modèle à l'aide du panneau latéral dans Colab Enterprise.

Pour accéder aux services et API Google Cloud en exécutant du code dans votre notebook Colab Enterprise, vous pouvez utiliser les identifiants associés à votre compte Google. Pour en savoir plus, consultez Accéder aux services et API Google Cloud .

Le panneau latéral est un autre moyen d'interagir avec Vertex AI pour ajuster des modèles sans quitter l'interface Colab Enterprise.

Le panneau latéral s'affiche sur la page Notebooks de Colab Enterprise chaque fois qu'un ou plusieurs notebooks sont ouverts.

Réglage des modèles dans Vertex AI

Le réglage de modèle est un moyen efficace de personnaliser les modèles volumineux pour vos tâches. Il s'agit d'une étape clé pour améliorer la qualité et l'efficacité du modèle. Le réglage du modèle offre les avantages suivants:

• Une qualité supérieure pour vos tâches spécifiques
• Robustesse accrue du modèle
• Réduction de la latence et du coût d'inférence grâce à des requêtes plus courtes

Pour en savoir plus sur le réglage des modèles Vertex AI pour Gemini, consultez la page Présentation du réglage.

Avant de commencer

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

Rôles requis

Pour vous assurer que votre compte utilisateur dispose des autorisations nécessaires pour utiliser le panneau latéral dans un notebook Colab Enterprise, demandez à votre administrateur d'attribuer les rôles IAM suivants à votre compte utilisateur sur le projet:

• Utilisateur Colab Enterprise (roles/aiplatform.colabEnterpriseUser)
• Utilisateur Vertex AI (roles/aiplatform.user)

Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la page Gérer l'accès aux projets, aux dossiers et aux organisations.

Votre administrateur peut également attribuer à votre compte utilisateur les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

Un ou plusieurs des rôles requis incluent l'autorisation dataform.repositories.list. Les utilisateurs disposant de l'autorisation dataform.repositories.list ou du rôle Créateur de code (roles/dataform.codeCreator) dans un projet peuvent répertorier les noms des composants de code de ce projet. À l'aide de l'API Dataform ou de l'interface de ligne de commande (CLI) Dataform. Les utilisateurs sans droits d'administrateur qui utilisent BigQuery Studio ne peuvent voir que les composants de code qu'ils ont créés ou qui ont été partagés avec eux.

Régler un modèle

Vous pouvez ajuster un modèle dans Vertex AI à l'aide du panneau latéral de Colab Enterprise.

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Notebooks de Colab Enterprise.

   Accéder à Notebooks

2. Dans le menu Région, sélectionnez la région qui contient votre notebook.

3. Dans l'onglet Mes notebooks, cliquez sur le notebook que vous souhaitez ouvrir. Si vous n'avez pas encore créé de notebook, créez-en un.

4. À droite de votre bloc-notes, dans le panneau latéral, cliquez sur le bouton  Tuning (Réglage).

   Le panneau latéral développe l'onglet Réglages.

5. Cliquez sur le bouton Régler un modèle Gemini.

   Colab Enterprise ajoute des cellules de code à votre notebook pour ajuster un modèle Gemini.

6. Dans votre notebook, recherchez la cellule de code qui stocke les valeurs des paramètres. Vous utiliserez ces paramètres pour interagir avec Vertex AI.

7. Mettez à jour les valeurs des paramètres suivants:

   • PROJECT_ID: ID du projet dans lequel se trouve votre notebook.
   • REGION: région dans laquelle se trouve votre bloc-notes.
   • TUNED_MODEL_DISPLAY_NAME: nom de votre modèle affiné.

8. Dans la cellule de code suivante, mettez à jour les paramètres de réglage du modèle:

   • source_model: modèle Gemini que vous souhaitez utiliser, par exemple gemini-1.0-pro-002.
   • train_dataset: URL de votre ensemble de données d'entraînement.
   • validation_dataset: URL de votre ensemble de données de validation.
   • Ajustez les paramètres restants si nécessaire.

9. Exécutez les cellules de code que le panneau latéral a ajoutées à votre notebook.

10. Une fois la dernière cellule de code exécutée, cliquez sur le bouton  Afficher la tâche de réglage qui s'affiche.

11. Le panneau latéral affiche des informations sur votre tâche de réglage de modèle.

    • L'onglet Surveiller affiche les métriques de réglage lorsqu'elles sont prêtes.
    • L'onglet Dataset (Ensemble de données) affiche un résumé et des métriques sur votre ensemble de données une fois qu'il a été traité.
    • L'onglet Détails affiche des informations sur votre tâche de réglage, telles que la méthode de réglage et le modèle de base (modèle source) que vous avez utilisé.

12. Une fois la tâche de réglage terminée, vous pouvez accéder directement à une page où vous pouvez tester votre modèle depuis l'onglet Détails du réglage. Cliquez sur Tester.

    La console Google Cloud s'ouvre sur la page Chat textuel de Vertex AI, où vous pouvez tester votre modèle.

Afficher les détails d'un job de réglage

Vous pouvez afficher les détails d'une tâche de réglage, même si vous ne l'avez pas créée ni exécutée dans Colab Enterprise. Vous pouvez afficher les détails d'une tâche de réglage à l'aide du panneau latéral dans Colab Enterprise.

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Notebooks de Colab Enterprise.

   Accéder à Notebooks

2. Dans le menu Région, sélectionnez la région qui contient votre notebook.

3. Dans l'onglet Mes notebooks, cliquez sur le notebook que vous souhaitez ouvrir. Si vous n'avez pas encore créé de notebook, créez-en un.

4. À droite de votre bloc-notes, dans le panneau latéral, cliquez sur le bouton  Tuning (Réglage).

   Le panneau latéral développe l'onglet Réglages.

5. Cliquez sur le bouton Afficher les détails du job de réglage.

   Colab Enterprise ajoute des cellules de code à votre notebook pour obtenir les détails d'une tâche de réglage.

6. Dans votre notebook, recherchez la cellule de code qui stocke les valeurs des paramètres. Vous utiliserez ces paramètres pour interagir avec Vertex AI.

7. Mettez à jour les valeurs des paramètres suivants:

   • PROJECT_ID: ID du projet dans lequel se trouve votre notebook.
   • REGION: région dans laquelle se trouve votre bloc-notes.
   • TUNING_JOB_ID: ID de votre tâche de réglage Vertex AI.

8. Exécutez les cellules de code que le panneau latéral a ajoutées à votre notebook.

9. Une fois la dernière cellule de code exécutée, cliquez sur le bouton  Afficher la tâche de réglage qui s'affiche.

10. Le panneau latéral affiche des informations sur votre tâche de réglage de modèle.

    • L'onglet Surveiller affiche les métriques de réglage lorsqu'elles sont prêtes.
    • L'onglet Dataset (Ensemble de données) affiche un résumé et des métriques sur votre ensemble de données une fois qu'il a été traité.
    • L'onglet Détails affiche des informations sur votre tâche de réglage, telles que la méthode de réglage et le modèle de base (modèle source) que vous avez utilisé.

Étape suivante

• En savoir plus sur le réglage de modèle dans Vertex AI

• Pour en savoir plus sur les paramètres de réglage des modèles, consultez la section Régler des modèles Gemini à l'aide de l'affinage supervisé.