Models - Create

Servizio:

Azure AI Services

Versione API:

2023-04-01-preview

Avviare il training di un modello personalizzato.

Codici di stato restituiti:

• 201: Operazione completata correttamente.
• 400: La richiesta non è riuscita.
• 409: esiste già un modello con il nome specificato.

PUT /models/{name}?api-version=2023-04-01-preview

Parametri dell'URI

Nome	In	Necessario	Tipo	Descrizione
name	path	True	string	Nome che può essere usato per identificare in modo univoco il modello dopo la creazione. Criterio di espressione regolare: ^[a-zA-Z0-9][a-zA-Z0-9._-]*$
api-version	query	True	string	Versione dell'API richiesta.

Corpo della richiesta

Media Types: "application/json-patch+json"

Nome	Necessario	Tipo	Descrizione
trainingParameters	True	TrainingParameters	Parametri per specificare il modo in cui un'esecuzione di training esegue il training di un modello personalizzato.
createdDateTime		string	Sola lettura. Data e ora in cui è stata creata per la prima volta l'esecuzione del training, in formato UTC.
error		ErrorResponseDetails	Informazioni sugli errori.
evaluationParameters		ModelEvaluationParameters	Parametri per specificare la modalità di valutazione di un modello.
modelPerformance		ModelPerformance	Metriche delle prestazioni per un modello con training personalizzato.
name		string	Sola lettura. Nome utilizzato per identificare in modo univoco l'esecuzione del training.
status		ModelState	Sola lettura. Stato corrente dell'esecuzione del training.
updatedDateTime		string	Sola lettura. Data e ora dell'ultimo aggiornamento dell'esecuzione del training, in formato UTC.

Risposte

Nome	Tipo	Descrizione
201 Created	Model	Data di creazione
Other Status Codes	ErrorResponse	Errore Intestazioni x-ms-error-code: string

Esempio

Models_Create

Esempio di richiesta

HTTP

PUT /models/model_name?api-version=2023-04-01-preview

{
  "trainingParameters": {
    "timeBudgetInHours": 100,
    "trainingDatasetName": "my_dataset_name"
  }
}

Risposta di esempio

Codice di stato:

201

{
  "name": "model_name",
  "createdDateTime": "2023-01-13T20:46:21.210Z",
  "updatedDateTime": "2023-01-13T20:46:21.210Z",
  "status": "notStarted",
  "trainingParameters": {
    "timeBudgetInHours": 100,
    "trainingDatasetName": "my_dataset_name"
  }
}

Definizioni

Nome	Descrizione
ErrorResponse	Risposta restituita quando si verifica un errore.
ErrorResponseDetails	Informazioni sugli errori.
ErrorResponseInnerError	Errore dettagliato.
Model	Descrive un'esecuzione di training per il training di un modello personalizzato.
ModelEvaluationParameters	Parametri per specificare la modalità di valutazione di un modello.
ModelKind	Tipo di modello.
ModelPerformance	Metriche delle prestazioni per un modello con training personalizzato.
ModelState	Sola lettura. Stato corrente dell'esecuzione del training.
ModelTagPerformance	Metriche delle prestazioni per ogni tag riconosciuto da un modello con training personalizzato.
TrainingParameters	Parametri per specificare il modo in cui un'esecuzione di training esegue il training di un modello personalizzato.

ErrorResponse

Risposta restituita quando si verifica un errore.

Nome	Tipo	Descrizione
error	ErrorResponseDetails	Informazioni sugli errori.

ErrorResponseDetails

Informazioni sugli errori.

Nome	Tipo	Descrizione
code	string	Codice di errore.
details	ErrorResponseDetails[]	Elenco degli errori dettagliati.
innererror	ErrorResponseInnerError	Errore dettagliato.
message	string	Messaggio di errore.
target	string	Destinazione dell'errore.

ErrorResponseInnerError

Errore dettagliato.

Nome	Tipo	Descrizione
code	string	Codice di errore.
innererror	ErrorResponseInnerError	Errore dettagliato.
message	string	Messaggio di errore.

Model

Descrive un'esecuzione di training per il training di un modello personalizzato.

Nome	Tipo	Descrizione
createdDateTime	string	Sola lettura. Data e ora in cui è stata creata per la prima volta l'esecuzione del training, in formato UTC.
error	ErrorResponseDetails	Informazioni sugli errori.
evaluationParameters	ModelEvaluationParameters	Parametri per specificare la modalità di valutazione di un modello.
modelPerformance	ModelPerformance	Metriche delle prestazioni per un modello con training personalizzato.
name	string	Sola lettura. Nome utilizzato per identificare in modo univoco l'esecuzione del training.
status	ModelState	Sola lettura. Stato corrente dell'esecuzione del training.
trainingCostInMinutes	integer	Sola lettura. Costo effettivo del training utilizzato, in minuti. Presente solo se il training viene eseguito come completato.
trainingParameters	TrainingParameters	Parametri per specificare il modo in cui un'esecuzione di training esegue il training di un modello personalizzato.
updatedDateTime	string	Sola lettura. Data e ora dell'ultimo aggiornamento dell'esecuzione del training, in formato UTC.

ModelEvaluationParameters

Parametri per specificare la modalità di valutazione di un modello.

Nome	Tipo	Descrizione
testDatasetName	string	Nome del set di dati usato per il test.

ModelKind

Tipo di modello.

Nome	Tipo	Descrizione
Generic-Classifier	string
Generic-Detector	string
Product-Recognizer	string

ModelPerformance

Metriche delle prestazioni per un modello con training personalizzato.

Nome	Tipo	Descrizione
accuracyTop1	number	Sola lettura. Per i modelli di classificazione multiclasse. Percentuale di campioni di test in cui la classe di verità di base corrisponde alla classe stimata.
accuracyTop5	number	Sola lettura. Per i modelli di classificazione multiclasse. Percentuale di campioni di test in cui la classe di verità del terreno è nelle prime cinque classi stimate.
averagePrecision	number	Sola lettura. Una misura delle prestazioni del modello riepiloga la precisione e il richiamo a soglie di confidenza diverse.
calibrationECE	number	Sola lettura. Per i modelli di classificazione multiclasse. Errore di calibrazione previsto.
meanAveragePrecision30	number	Sola lettura. Per i modelli di rilevamento oggetti. Precisione media media a una soglia del 30%.
meanAveragePrecision50	number	Sola lettura. Per i modelli di rilevamento oggetti. Precisione media media a una soglia del 50%.
meanAveragePrecision75	number	Sola lettura. Per i modelli di rilevamento oggetti. Precisione media media in corrispondenza di una soglia del 75%.
tagPerformance	<string,  ModelTagPerformance>	Sola lettura. Metriche delle prestazioni per ogni tag riconosciuto dal modello.

ModelState

Sola lettura. Stato corrente dell'esecuzione del training.

Nome	Tipo	Descrizione
cancelled	string
cancelling	string
failed	string
notStarted	string
succeeded	string
training	string

ModelTagPerformance

Metriche delle prestazioni per ogni tag riconosciuto da un modello con training personalizzato.

Nome	Tipo	Descrizione
accuracy	number	Sola lettura. Per i modelli multiclasse. Accuratezza dei tag.
averagePrecision50	number	Sola lettura. Per i modelli di rilevamento oggetti. Precisione media a una soglia del 50%.

TrainingParameters

Parametri per specificare il modo in cui un'esecuzione di training esegue il training di un modello personalizzato.

Nome	Tipo	Descrizione
modelKind	ModelKind	Tipo di modello.
timeBudgetInHours	integer	Budget del tempo per la formazione, in ore. Il valore minimo consentito è 1 e il valore massimo consentito è 336 ore per GenericClassifier, 1344 ore per GenericDetector. Si tratta della quantità massima di tempo di calcolo che verrà impiegato per il training del modello.
trainingDatasetName	string	Nome del set di dati usato per il training.