Codegenerierungsmodell optimieren

Vortrainiertes Codegenerierungsmodell abstimmen

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Python

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

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

from __future__ import annotations

import os

import vertexai
from vertexai.language_models import CodeGenerationModel

PROJECT_ID = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")


def tune_code_generation_model() -> CodeGenerationModel:
    # Initialize Vertex AI
    vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

    model = CodeGenerationModel.from_pretrained("code-bison@002")

    # TODO(developer): Update the training data path
    tuning_job = model.tune_model(
        training_data="gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/headline_classification.jsonl",
        tuning_job_location="europe-west4",
        tuned_model_location="us-central1",
    )

    print(tuning_job._status)
    # Example response:
    # ...
    # pipeline_job = aiplatform.PipelineJob.get('projects/1234567890/locations/europe-west4/pipelineJobs/tune...
    # PipelineState.PIPELINE_STATE_PENDING
    return model

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud -Produkte finden Sie im Google Cloud Beispielbrowser.