ConversationAuthoringClient.GetTrainedModelAsync メソッド
定義
重要
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[プロトコルメソッド]トレーニング済みモデルの詳細を取得します。
- この プロトコルメソッド を使用すると、高度なシナリオで応答の要求と処理を明示的に作成できます。
public virtual System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response> GetTrainedModelAsync (string projectName, string trainedModelLabel, Azure.RequestContext context = default);
abstract member GetTrainedModelAsync : string * string * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
override this.GetTrainedModelAsync : string * string * Azure.RequestContext -> System.Threading.Tasks.Task<Azure.Response>
Public Overridable Function GetTrainedModelAsync (projectName As String, trainedModelLabel As String, Optional context As RequestContext = Nothing) As Task(Of Response)
パラメーター
- projectName
- String
使用するプロジェクトの名前。
- trainedModelLabel
- String
トレーニング済みのモデル ラベル。
- context
- RequestContext
要求コンテキスト。これは、呼び出しごとにクライアント パイプラインの既定の動作をオーバーライドできます。
戻り値
サービスから返された応答。
例外
projectName
または trainedModelLabel
が null です。
projectName
または trainedModelLabel
が空の文字列であり、空でないと想定されていました。
サービスから成功以外の状態コードが返されました。
例
このサンプルでは、必要なパラメーターを使用して GetTrainedModelAsync を呼び出し、結果を解析する方法を示します。
var credential = new AzureKeyCredential("<key>");
var endpoint = new Uri("<https://my-service.azure.com>");
var client = new ConversationAuthoringClient(endpoint, credential);
Response response = await client.GetTrainedModelAsync("<projectName>", "<trainedModelLabel>");
JsonElement result = JsonDocument.Parse(response.ContentStream).RootElement;
Console.WriteLine(result.GetProperty("label").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelId").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("lastTrainedDateTime").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("lastTrainingDurationInSeconds").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelExpirationDate").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("modelTrainingConfigVersion").ToString());
Console.WriteLine(result.GetProperty("hasSnapshot").ToString());
注釈
その他の情報については、サービス REST API のドキュメントを参照してください。 https://learn.microsoft.com/rest/api/language/2023-04-01/conversational-analysis-authoring/get-trained-model
適用対象
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