Enumera los modelos ajustados para Vertex LLM (IA generativa)

Un ejemplo de código que demuestra cómo obtener una lista de los modelos ajustados para Vertex LLM

Explora más

Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:

• Crea modelos de texto sintetizado para PaLM
• Ajusta los modelos de texto de PaLM con el ajuste supervisado

Muestra de código

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.cloud.aiplatform.v1.ListModelsRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient.ListModelsPagedResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
import java.io.IOException;

public class ListTunedModelsSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace this variable before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";

    String location = "us-central1";
    String model = "text-bison@001";

    listTunedModelsSample(project, location, model);
  }

  // List tuned models for a large language model
  public static void listTunedModelsSample(String project, String location, String model)
      throws IOException {
    final String endpoint = String.format("%s-aiplatform.googleapis.com:443", location);
    ModelServiceSettings modelServiceSettings =
        ModelServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests.
    try (ModelServiceClient modelServiceClient = ModelServiceClient.create(modelServiceSettings)) {
      final String parent = LocationName.of(project, location).toString();
      final String filter =
          String.format("labels.google-vertex-llm-tuning-base-model-id=%s", model);
      ListModelsRequest request =
          ListModelsRequest.newBuilder().setParent(parent).setFilter(filter).build();

      ListModelsPagedResponse listModelsPagedResponse = modelServiceClient.listModels(request);
      System.out.println("List Tuned Models response");
      for (Model element : listModelsPagedResponse.iterateAll()) {
        System.out.format("\tModel Name: %s\n", element.getName());
        System.out.format("\tModel Display Name: %s\n", element.getDisplayName());
      }
    }
  }
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import vertexai

from vertexai.language_models import TextGenerationModel

# TODO(developer): Update values for project_id & location
vertexai.init(project=project_id, location=location)
model = TextGenerationModel.from_pretrained("text-bison@002")
tuned_model_names = model.list_tuned_model_names()
print(tuned_model_names)

¿Qué sigue?

Para buscar y filtrar muestras de código para otros productos de Google Cloud, consulta el navegador de muestra de Google Cloud.