Ajustar o modelo de base da linguagem (IA generativa)

Ajustar modelos de base de linguagem com um conjunto de dados de ajuste.

Exemplo de código

Node.js

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Node.js no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Node.js.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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();

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros produtos do Google Cloud, consulte a pesquisa de exemplos de código do Google Cloud.