Sprachgrundlagenmodell abstimmen (Generative AI)

Sprachgrundlagenmodelle mit einem Abstimmungs-Dataset optimieren.

Codebeispiel

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const model = 'text-bison@001';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');

const {ModelServiceClient} = aiplatform.v1;
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiate the service client.
const modelServiceClient = new ModelServiceClient(clientOptions);

async function listTunedModels() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const filter = `labels.google-vertex-llm-tuning-base-model-id=${model}`;

  const request = {
    parent,
    filter,
  };

  const [response] = await modelServiceClient.listModels(request);
  console.log('List Tuned Models response');
  for (const model of response) {
    console.log(`\tModel name: ${model.name}`);
    console.log(`\tDisplay name: ${model.displayName}`);
  }
}
await listTunedModels();

Nächste Schritte

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