Fine Tuning - Create

Référence

Service:: Azure AI Services

Version d'API:: 2024-10-21

Crée un travail qui ajuste un modèle spécifié à partir d’un fichier d’entraînement donné. La réponse inclut les détails de la tâche en file d’attente, y compris l’état du travail et les paramètres Hyper. Le nom du modèle affiné est ajouté à la réponse une fois terminé.

POST {endpoint}/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2024-10-21

Paramètres URI

Nom	Dans	Obligatoire	Type	Description
endpoint	path	True	string url	Points de terminaison Cognitive Services pris en charge (protocole et nom d’hôte, par exemple : https://aoairesource.openai.azure.com. Remplacez « aoairesource » par le nom de votre compte Azure OpenAI).
api-version	query	True	string	Version de l’API demandée.

En-tête de la demande

Nom	Obligatoire	Type	Description
api-key	True	string	Fournissez votre clé de compte Azure OpenAI Cognitive Services ici.

Corps de la demande

Nom	Obligatoire	Type	Description
model	True	string	Identificateur (id de modèle) du modèle de base utilisé pour cette optimisation.
training_file	True	string	Identité de fichier (id de fichier) utilisée pour l’entraînement de ce modèle affiné.
hyperparameters		FineTuningHyperParameters	FineTuningHyperParameters Paramètres Hyper utilisés dans un travail d’optimisation.
seed		integer	Valeur initiale utilisée pour le travail de réglage fin. La transmission des mêmes paramètres de départ et de travail doit produire les mêmes résultats, mais peut différer dans de rares cas. Si une valeur initiale n’est pas spécifiée, une valeur est générée pour vous.
suffix		string	Suffixe utilisé pour identifier le modèle affiné. Le suffixe peut contenir jusqu’à 40 caractères (a-z, A-Z, 0-9 et _) qui seront ajoutés à votre nom de modèle affiné.
validation_file		string	Identité de fichier (id de fichier) utilisée pour évaluer le modèle affiné pendant l’entraînement.

Réponses

Nom	Type	Description
201 Created	FineTuningJob	L’optimisation a été créée avec succès. En-têtes Location: string
Other Status Codes	ErrorResponse	Une erreur s’est produite.

Nom

Type

Description

201 Created

FineTuningJob

L’optimisation a été créée avec succès.

En-têtes

Location: string

Other Status Codes

ErrorResponse

Une erreur s’est produite.

Sécurité

api-key

Fournissez votre clé de compte Azure OpenAI Cognitive Services ici.

Type: apiKey
Dans: header

Exemples

Creating a fine tuning job.

Exemple de requête

HTTP

POST https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine_tuning/jobs?api-version=2024-10-21


{
  "model": "curie",
  "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099"
}

Exemple de réponse

Code d’état:: 201

location: https://aoairesource.openai.azure.com/openai/fine_tuning/jobs/ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f

{
  "hyperparameters": {
    "n_epochs": -1
  },
  "status": "pending",
  "model": "curie",
  "training_file": "file-181a1cbdcdcf4677ada87f63a0928099",
  "id": "ft-72a2792ef7d24ba7b82c7fe4a37e379f",
  "created_at": 1646126127,
  "object": "fine_tuning.job"
}

Définitions

Nom	Description
Error	Erreur
ErrorCode	ErrorCode
ErrorResponse	ErrorResponse
FineTuningHyperParameters	FineTuningHyperParameters
FineTuningJob	FineTuningJob
FineTuningJobCreation	FineTuningJobCreation
FineTuningJobError	FineTuningJobError
FineTuningState	FineTuningState
InnerError	InnerError
InnerErrorCode	InnerErrorCode
TypeDiscriminator	TypeDiscriminator

Error

Erreur

Nom	Type	Description
code	ErrorCode	ErrorCode Codes d’erreur tels que définis dans les instructions REST Microsoft (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).
details	Error[]	Détails de l’erreur s’il est disponible.
innererror	InnerError	InnerError Erreur interne telle que définie dans les instructions REST Microsoft (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).
message	string	Message de cette erreur.
target	string	Emplacement où l’erreur s’est produite si disponible.

ErrorCode

Nom	Type	Description
conflict	string	L’opération demandée est en conflit avec l’état de ressource actuel.
contentFilter	string	La génération d’images a échoué suite à notre système de sécurité.
fileImportFailed	string	Échec de l’importation du fichier.
forbidden	string	L’opération est interdite pour la clé utilisateur/API actuelle.
internalFailure	string	Erreur interne. Réessayez.
invalidPayload	string	Les données de requête ne sont pas valides pour cette opération.
itemDoesAlreadyExist	string	L’élément existe déjà.
jsonlValidationFailed	string	Échec de la validation des données jsonl.
notFound	string	La ressource est introuvable.
quotaExceeded	string	Quota dépassé.
serviceUnavailable	string	Le service n’est actuellement pas disponible.
tooManyRequests	string	Trop de demandes. Réessayez ultérieurement.
unauthorized	string	La clé utilisateur/API actuelle n’est pas autorisée pour l’opération.
unexpectedEntityState	string	L’opération ne peut pas être exécutée dans l’état de la ressource actuelle.

ErrorResponse

Nom	Type	Description
error	Error	Erreur Contenu d’erreur tel que défini dans les instructions REST Microsoft (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

FineTuningHyperParameters

Nom	Type	Description
batch_size	integer	Taille du lot à utiliser pour l’entraînement. La taille du lot est le nombre d’exemples d’apprentissage utilisés pour entraîner une seule passe avant et descendante. En général, nous avons constaté que les tailles de lots plus grandes ont tendance à fonctionner mieux pour les jeux de données plus volumineux. La valeur par défaut ainsi que la valeur maximale de cette propriété sont spécifiques à un modèle de base.
learning_rate_multiplier	number	Multiplicateur de taux d’apprentissage à utiliser pour la formation. Le taux d’apprentissage de réglage précis est le taux d’apprentissage d’origine utilisé pour la pré-formation multiplié par cette valeur. Les taux d’apprentissage plus importants ont tendance à s’améliorer avec des tailles de lots plus grandes. Nous vous recommandons d’expérimenter les valeurs de la plage 0.02 à 0.2 pour voir ce qui produit les meilleurs résultats.
n_epochs	integer	Nombre d’époques pour laquelle effectuer l’apprentissage du modèle. Une époque fait référence à un cycle complet dans le jeu de données d’apprentissage.

FineTuningJob

Nom	Type	Description
created_at	integer	Horodatage lors de la création de ce travail ou de cet élément (dans les époques unix).
error	FineTuningJobError	FineTuningJobError Pour les travaux de réglage précis qui ont échoué, cela contient plus d’informations sur la cause de l’échec.
estimated_finish	integer	Horodatage Unix (en secondes) lorsque le travail de réglage précis est estimé à se terminer. La valeur est null si le travail de réglage précis n’est pas en cours d’exécution.
fine_tuned_model	string	Identificateur (id de modèle) du modèle affiné résultant. Cette propriété est renseignée uniquement pour les exécutions affinées terminées. Utilisez cet identificateur pour créer un déploiement pour l’inférence.
finished_at	integer	Horodatage lorsque ce travail ou cet élément a réussi (dans les époques unix).
hyperparameters	FineTuningHyperParameters	FineTuningHyperParameters Paramètres Hyper utilisés dans un travail d’optimisation.
id	string	Identité de cet élément.
model	string	Identificateur (id de modèle) du modèle de base utilisé pour l’optimisation.
object	TypeDiscriminator	TypeDiscriminator Définit le type d’un objet.
organisation_id	string	Id d’organisation de ce travail affiné. Inutilisé sur Azure OpenAI ; compatibilité pour OpenAI uniquement.
result_files	string[]	Identités de fichier de résultats (id de fichier) contenant des métriques d’apprentissage et d’évaluation au format csv. Le fichier est disponible uniquement pour les exécutions d’optimisation réussies.
seed	integer	Valeur initiale utilisée pour le travail de réglage fin.
status	FineTuningState	FineTuningState État d’un objet finetunes ou d’un travail de réglage précis.
suffix	string	Suffixe utilisé pour identifier le modèle affiné. Le suffixe peut contenir jusqu’à 40 caractères (a-z, A-Z, 0-9 et _) qui seront ajoutés à votre nom de modèle affiné.
trained_tokens	integer	Nombre total de jetons facturables traités par ce travail de réglage précis.
training_file	string	Fichier utilisé pour l’entraînement.
validation_file	string	Fichier utilisé pour évaluer le modèle affiné pendant l’entraînement.

FineTuningJobCreation

Nom	Type	Description
hyperparameters	FineTuningHyperParameters	FineTuningHyperParameters Paramètres Hyper utilisés dans un travail d’optimisation.
model	string	Identificateur (id de modèle) du modèle de base utilisé pour cette optimisation.
seed	integer	Valeur initiale utilisée pour le travail de réglage fin. La transmission des mêmes paramètres de départ et de travail doit produire les mêmes résultats, mais peut différer dans de rares cas. Si une valeur initiale n’est pas spécifiée, une valeur est générée pour vous.
suffix	string	Suffixe utilisé pour identifier le modèle affiné. Le suffixe peut contenir jusqu’à 40 caractères (a-z, A-Z, 0-9 et _) qui seront ajoutés à votre nom de modèle affiné.
training_file	string	Identité de fichier (id de fichier) utilisée pour l’entraînement de ce modèle affiné.
validation_file	string	Identité de fichier (id de fichier) utilisée pour évaluer le modèle affiné pendant l’entraînement.

FineTuningJobError

Nom	Type	Description
code	string	Code d’erreur lisible par l’ordinateur..
message	string	Message d’erreur lisible par l’homme.
param	string	Paramètre non valide, généralement training_file ou validation_file. Ce champ est null si l’échec n’était pas spécifique au paramètre.

FineTuningState

Nom	Type	Description
cancelled	string	L’opération a été annulée et est incomplète. Il peut être classé comme état terminal.
created	string	L’opération a été créée. Cet état n’est pas retourné par Azure OpenAI et n’est exposé qu’à des fins de compatibilité. Il peut être classé comme un état inactif.
failed	string	L’opération a terminé le traitement avec un échec et ne peut pas être consommée. Il peut être classé comme état terminal.
pending	string	L’opération n’est pas encore mise en file d’attente pour être traitée ultérieurement. Il peut être classé comme un état inactif.
running	string	L’opération a commencé à être traitée. Il peut être classé comme état actif.
succeeded	string	L’opération a été traitée avec succès et est prête à être consommée. Il peut être classé comme état terminal.

InnerError

Nom	Type	Description
code	InnerErrorCode	InnerErrorCode Codes d’erreur internes tels que définis dans les instructions MICROSOFT REST (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).
innererror	InnerError	InnerError Erreur interne telle que définie dans les instructions REST Microsoft (https://github.com/microsoft/api-guidelines/blob/vNext/Guidelines.md#7102-error-condition-responses).

InnerErrorCode

Nom	Type	Description
invalidPayload	string	Les données de requête ne sont pas valides pour cette opération.

TypeDiscriminator

Nom	Type	Description
batch	string	Cet objet représente un lot.
file	string	Cet objet représente un fichier.
fine_tuning.job	string	Cet objet représente un travail d’optimisation.
fine_tuning.job.checkpoint	string	Cet objet représente un point de contrôle d’un travail de réglage précis.
fine_tuning.job.event	string	Cet objet représente un événement d’un travail de réglage précis.
list	string	Cet objet représente une liste d’autres objets.
model	string	Cet objet représente un modèle (il peut s’agir d’un modèle de base ou d’un résultat de travail affiné).
upload	string	Cet objet représente un chargement de fichier.
upload.part	string	Cet objet représente une partie d’un chargement de fichier.

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Fine Tuning - Create

Paramètres URI

En-tête de la demande

Corps de la demande

Réponses

Sécurité

api-key

Exemples

Creating a fine tuning job.

Exemple de requête

Exemple de réponse

Définitions

Error

ErrorCode

ErrorResponse

FineTuningHyperParameters

FineTuningJob

FineTuningJobCreation

FineTuningJobError

FineTuningState

InnerError

InnerErrorCode

TypeDiscriminator

Ressources supplémentaires