Obtenir un job de réglage supervisé

Cet exemple de code montre comment récupérer des informations sur un job de réglage supervisé.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les pages suivantes :

• Régler des modèles Gemini à l'aide du réglage supervisé
• Régler des LLM de traduction à l'aide du réglage supervisé
• API de réglage

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import vertexai
from vertexai.tuning import sft

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# LOCATION = "us-central1"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

tuning_job_id = "4982013113894174720"
response = sft.SupervisedTuningJob(
    f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/tuningJobs/{tuning_job_id}"
)

print(response)
# Example response:
# <vertexai.tuning._supervised_tuning.SupervisedTuningJob object at 0x7cc4bb20baf0>
# resource name: projects/1234567890/locations/us-central1/tuningJobs/4982013113894174720

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud , consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .