Vertex AI 教師ありファインチューニングを使用して生成 AI モデルをファインチューニングする

Google Cloud の Vertex AI SFT（教師ありファインチューニング）を使用して Gemini モデルを自動的にチューニングします。

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このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

• メソッド: projects.locations.tuningJobs.create
• メソッド: projects.locations.tuningJobs.create
• メソッド: projects.locations.tuningJobs.create
• メソッド: projects.locations.tuningJobs.create
• 教師ありファインチューニングを使用して Gemini モデルをチューニングする
• Tuning API

コードサンプル

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。 詳細については、Vertex AI Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

import time

import vertexai
from vertexai.tuning import sft

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

sft_tuning_job = sft.train(
    source_model="gemini-1.5-pro-002",
    train_dataset="gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/gemini-1_5/text/sft_train_data.jsonl",
)

# Polling for job completion
while not sft_tuning_job.has_ended:
    time.sleep(60)
    sft_tuning_job.refresh()

print(sft_tuning_job.tuned_model_name)
print(sft_tuning_job.tuned_model_endpoint_name)
print(sft_tuning_job.experiment)
# Example response:
# projects/123456789012/locations/us-central1/models/1234567890@1
# projects/123456789012/locations/us-central1/endpoints/123456789012345
# <google.cloud.aiplatform.metadata.experiment_resources.Experiment object at 0x7b5b4ae07af0>

次のステップ

他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルを検索およびフィルタするには、Google Cloud サンプル ブラウザをご覧ください。