Ottimizzare il modello di base linguistico (IA generativa)

Ottimizza i modelli linguistici di base con un set di dati di ottimizzazione.

Esempio di codice

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * 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();

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare i sample di codice per altri Google Cloud prodotti, consulta il Google Cloud browser di sample.