FormTrainingClient クラス

リファレンス

パッケージ:: com.azure.ai.formrecognizer.training

Maven 成果物:: com.azure:azure-ai-formrecognizer:4.1.8

java.lang.Object
- com.azure.ai.formrecognizer.training.FormTrainingClient

public final class FormTrainingClient

このクラスは、Form Recognizer Azure Cognitive Service に接続するための同期クライアントを提供します。

このクライアントは、次の同期メソッドを提供します。

カスタムモデルをトレーニングする: メソッドを使用して、ビジネス固有のフォームやドキュメントからデータを分析および抽出するカスタムモデルを beginTraining(String trainingFilesUrl, boolean useTrainingLabels) トレーニングします。
カスタムモデルのコピー: メソッドを使用して、カスタム Form Recognizer モデルをターゲット Form Recognizer リソースにbeginCopyModelコピーします。
カスタムモデルの一覧表示: メソッドと listCustomModels() メソッドをそれぞれ使用して、すべてのカスタムモデルにgetCustomModel(String modelId)関する情報を取得します。
ポーリングとコールバック: サービスをポーリングして分析操作の状態をチェックしたり、分析が完了したときに通知を受信するためのコールバックを登録したりするメカニズムが含まれています。

メモ： このクライアントでは、以下のみがサポートされます V2_1 。新しいサービスバージョン DocumentModelAdministrationAsyncClient と DocumentModelAdministrationClientを使用することをお勧めします。

API バージョン 2022-08-31 以降を使用するには、移行ガイドを参照してください。

サービスクライアントは、開発者が Azure Form Recognizerを使用するための対話のポイントです。 FormTrainingClient は同期サービスクライアントであり、 FormTrainingAsyncClient 非同期サービスクライアントです。このドキュメントに示す例では、認証に DefaultAzureCredential という名前の資格情報オブジェクトを使用します。これは、ローカルの開発環境や運用環境など、ほとんどのシナリオに適しています。さらに、運用環境での認証にはマネージド ID を使用することをお勧めします。さまざまな認証方法と、それに対応する資格情報の種類の詳細については、 Azure Identity のドキュメントを参照してください。

サンプル: DefaultAzureCredential を使用して FormTrainingClient を構築する

次のコードサンプルは、'DefaultAzureCredentialBuilder' を使用してを構成するの作成 FormTrainingClientを示しています。

FormTrainingClient client = new FormTrainingClientBuilder()
     .endpoint("{endpoint}")
     .credential(new DefaultAzureCredentialBuilder().build())
     .buildClient();

さらに、クライアントの作成に使用 AzureKeyCredential する次のコードサンプルを参照してください。

FormTrainingClient formTrainingClient = new FormTrainingClientBuilder()
     .credential(new AzureKeyCredential("{key}"))
     .endpoint("{endpoint}")
     .buildClient();

メソッドの概要

修飾子と型	メソッドと説明
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModelInfo>	beginCopyModel(String modelId, CopyAuthorization target) このリソース (ソース) に格納されているカスタムモデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModelInfo>	beginCopyModel(String modelId, CopyAuthorization target, Duration pollInterval, Context context) このリソース (ソース) に格納されているカスタムモデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModel>	beginCreateComposedModel(List<String> modelIds) アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModel>	beginCreateComposedModel(List<String> modelIds, CreateComposedModelOptions createComposedModelOptions, Context context) アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModel>	beginTraining(String trainingFilesUrl, boolean useTrainingLabels) カスタムモデルを作成してトレーニングします。
SyncPoller<FormRecognizerOperationResult,CustomFormModel>	beginTraining(String trainingFilesUrl, boolean useTrainingLabels, TrainingOptions trainingOptions, Context context) カスタムモデルを作成してトレーニングします。
void	deleteModel(String modelId) 指定したカスタムモデルを削除します。
Response<Void>	deleteModelWithResponse(String modelId, Context context) 指定したカスタムモデルを削除します。
AccountProperties	getAccountProperties() フォーム認識エンジンアカウントのアカウント情報を取得します。
Response<AccountProperties>	getAccountPropertiesWithResponse(Context context) Http 応答と指定したを使用して、フォーム認識エンジンアカウントのアカウント情報を取得します Context。
CopyAuthorization	getCopyAuthorization(String resourceId, String resourceRegion) ターゲット Form Recognizer リソースにカスタムモデルをコピーするための承認を生成します。
Response<CopyAuthorization>	getCopyAuthorizationWithResponse(String resourceId, String resourceRegion, Context context) ターゲット Form Recognizer リソースにカスタムモデルをコピーするための承認を生成します。
CustomFormModel	getCustomModel(String modelId) 指定したカスタムモデル ID の詳細情報を取得します。
Response<CustomFormModel>	getCustomModelWithResponse(String modelId, Context context) 指定したカスタムモデル ID の詳細情報を取得します。
FormRecognizerClient	getFormRecognizerClient() 新しい FormRecognizerClient オブジェクトを作成します。
PagedIterable<CustomFormModelInfo>	listCustomModels() Form Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。
PagedIterable<CustomFormModelInfo>	listCustomModels(Context context) Http 応答と指定したを使用して、フォーム認識エンジンアカウントの各モデルの情報を一覧表示します Context。

メソッドの継承元: java.lang.Object

clone equals finalize getClass hashCode notify notifyAll toString wait wait wait

メソッドの詳細

beginCopyModel

public SyncPoller beginCopyModel(String modelId, CopyAuthorization target)

このリソース (ソース) に格納されているカスタムモデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。

これは、ソース Form Recognizer リソース (コピー対象のモデル) で呼び出す必要があります。ターゲットパラメーターは、ターゲットリソースのメソッドからの出力から getCopyAuthorization(String resourceId, String resourceRegion) 指定する必要があります。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

String resourceId = "target-resource-Id";
 String resourceRegion = "target-resource-region";
 String copyModelId = "copy-model-Id";
 formTrainingAsyncClient.getCopyAuthorization(resourceId, resourceRegion)
     .flatMapMany(copyAuthorization -> formTrainingAsyncClient.beginCopyModel(copyModelId, copyAuthorization))
     .flatMap(AsyncPollResponse::getFinalResult)
     .subscribe(customFormModelInfo ->
         System.out.printf("Copied model has model Id: %s, model status: %s, training started on: %s,"
             + " training completed on: %s.%n",
         customFormModelInfo.getModelId(),
         customFormModelInfo.getStatus(),
         customFormModelInfo.getTrainingStartedOn(),
         customFormModelInfo.getTrainingCompletedOn()));

Parameters:

modelId - ターゲット Form Recognizer リソースにコピーするモデルのモデル識別子

target - ターゲット Form Recognizer リソースへのコピー承認。コピー承認は、ターゲットリソースのの呼び出しから生成できます。 getCopyAuthorization(String resourceId, String resourceRegion)

Returns:

SyncPoller<T,U>コピーモデル操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする。

beginCopyModel

public SyncPoller beginCopyModel(String modelId, CopyAuthorization target, Duration pollInterval, Context context)

このリソース (ソース) に格納されているカスタムモデルを、ユーザー指定のターゲット Form Recognizer リソースにコピーします。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

// The resource to copy model to
 String resourceId = "target-resource-Id";
 String resourceRegion = "target-resource-region";
 // The Id of the model to be copied
 String copyModelId = "copy-model-Id";

 CopyAuthorization copyAuthorization = targetFormTrainingClient.getCopyAuthorization(resourceId,
     resourceRegion);
 formTrainingClient.beginCopyModel(copyModelId, copyAuthorization, Duration.ofSeconds(5), Context.NONE)
     .waitForCompletion();
 CustomFormModel modelCopy = targetFormTrainingClient.getCustomModel(copyAuthorization.getModelId());
 System.out.printf("Copied model has model Id: %s, model status: %s, was requested on: %s,"
         + " transfer completed on: %s.%n",
     modelCopy.getModelId(),
     modelCopy.getModelStatus(),
     modelCopy.getTrainingStartedOn(),
     modelCopy.getTrainingCompletedOn());

Parameters:

modelId - ターゲット Form Recognizer リソースにコピーするモデルのモデル識別子

pollInterval - 操作の状態に対する各ポーリング間の期間。何も指定しない場合は、既定値の 5 秒が使用されます。

context - サービス呼び出し中に HTTP パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>コピーモデル操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする。

beginCreateComposedModel

public SyncPoller beginCreateComposedModel(List modelIds)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。

この操作は、リストが無効な、既存ではないモデル ID、または重複する ID で構成されている場合に失敗します。この操作は現在、ラベルを使用してトレーニングされたカスタムモデルでのみサポートされています。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

String labeledModelId1 = "5f21ab8d-71a6-42d8-9856-ef5985c486a8";
 String labeledModelId2 = "d7b0904c-841f-46f9-a9f4-3f2273eef7c9";
 final CustomFormModel customFormModel
     = formTrainingClient.beginCreateComposedModel(Arrays.asList(labeledModelId1, labeledModelId2))
     .getFinalResult();
 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 System.out.printf("Is this a composed model: %s%n",
     customFormModel.getCustomModelProperties().isComposed());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Form type: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

modelIds - 構成済みモデルを形成するモデル ID の一覧。

Returns:

SyncPoller<T,U>作成されたモデルの作成操作を、完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする。完了した操作はを返します CustomFormModel。

beginCreateComposedModel

public SyncPoller beginCreateComposedModel(List modelIds, CreateComposedModelOptions createComposedModelOptions, Context context)

アカウント内の既存のモデルの指定された一覧から構成済みモデルを作成します。

サービスは実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

String labeledModelId1 = "5f21ab8d-71a6-42d8-9856-ef5985c486a8";
 String labeledModelId2 = "d7b0904c-841f-46f9-a9f4-3f2273eef7c9";
 final CustomFormModel customFormModel =
     formTrainingClient.beginCreateComposedModel(Arrays.asList(labeledModelId1, labeledModelId2),
         new CreateComposedModelOptions()
             .setModelName("my composed model name"),
         Context.NONE)
         .setPollInterval(Duration.ofSeconds(5))
         .getFinalResult();
 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 System.out.printf("Model display name: %s%n", customFormModel.getModelName());
 System.out.printf("Is this a composed model: %s%n",
     customFormModel.getCustomModelProperties().isComposed());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Form type: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

modelIds - 構成済みモデルを形成するモデル ID の一覧。

createComposedModelOptions - 構成済みモデルの作成時に渡す構成可能 CreateComposedModelOptions 。

context - サービス呼び出し中に HTTP パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

SyncPoller<T,U>作成されたモデルの作成操作を、完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする。完了した操作はを返します CustomFormModel。

beginTraining

public SyncPoller beginTraining(String trainingFilesUrl, boolean useTrainingLabels)

カスタムモデルを作成してトレーニングします。

モデルは、次のコンテンツの種類であるドキュメントを使用してトレーニングされます - "application/pdf"、"image/jpeg"、"image/png"、"image/tiff"。他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

String trainingFilesUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 boolean useTrainingLabels = true;
 CustomFormModel customFormModel =
     formTrainingClient.beginTraining(trainingFilesUrl, useTrainingLabels).getFinalResult();
 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Form Type: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

trainingFilesUrl - 外部からアクセス可能な Azure ストレージ BLOB コンテナー URI (できれば Shared Access Signature Uri)。 Azure Storage Blob Container でトレーニング用のフォームを設定する手順については、こちらを参照してください。

useTrainingLabels - モデルをトレーニングするためのラベル付きファイルの使用を指定するブール値。

Returns:

SyncPoller<T,U>トレーニングモデル操作が完了、失敗、または取り消されるまでポーリングする。完了した操作は、トレーニング済 CustomFormModelみのを返します。

beginTraining

public SyncPoller beginTraining(String trainingFilesUrl, boolean useTrainingLabels, TrainingOptions trainingOptions, Context context)

カスタムモデルを作成してトレーニングします。モデルは、次のコンテンツの種類であるドキュメントを使用してトレーニングされます - "application/pdf"、"image/jpeg"、"image/png"、"image/tiff"。他のコンテンツの種類は無視されます。

このサービスは、実行時間の長い操作の取り消しをサポートせず、取り消しサポートがないことを示すエラーメッセージを返します。

Code sample

String trainingFilesUrl = "{SAS-URL-of-your-container-in-blob-storage}";
 TrainingFileFilter trainingFileFilter = new TrainingFileFilter().setSubfoldersIncluded(false).setPrefix("Invoice");
 boolean useTrainingLabels = true;

 CustomFormModel customFormModel = formTrainingClient.beginTraining(trainingFilesUrl, useTrainingLabels,
     new TrainingOptions()
         .setTrainingFileFilter(trainingFileFilter)
         .setPollInterval(Duration.ofSeconds(5)), Context.NONE)
     .getFinalResult();

 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Form Type: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

useTrainingLabels - モデルをトレーニングするためのラベル付きファイルの使用を指定するブール値。

trainingOptions - モデルのトレーニング時に渡される可能性がある追加の構成可能 TrainingOptions 。

context - サービス呼び出し中に HTTP パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

deleteModel

public void deleteModel(String modelId)

指定したカスタムモデルを削除します。

Code sample

String modelId = "{model_id}";
 formTrainingClient.deleteModel(modelId);
 System.out.printf("Model Id: %s is deleted.%n", modelId);

Parameters:

modelId - UUID 文字列形式モデル識別子。

deleteModelWithResponse

public Response deleteModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したカスタムモデルを削除します。

Code sample

String modelId = "{model_id}";
 Response<Void> response = formTrainingClient.deleteModelWithResponse(modelId, Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 System.out.printf("Model Id: %s is deleted.%n", modelId);

Parameters:

modelId - UUID 文字列形式モデル識別子。

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

Response<T>状態コードと HTTP ヘッダーを含む。

getAccountProperties

public AccountProperties getAccountProperties()

フォーム認識エンジンアカウントのアカウント情報を取得します。

Code sample

AccountProperties accountProperties = formTrainingClient.getAccountProperties();
 System.out.printf("Max number of models that can be trained for this account: %d%n",
     accountProperties.getCustomModelLimit());
 System.out.printf("Current count of trained custom models: %d%n", accountProperties.getCustomModelCount());

Returns:

form recognizer アカウントの要求されたアカウント情報。

getAccountPropertiesWithResponse

public Response getAccountPropertiesWithResponse(Context context)

Http 応答と指定したを使用して、フォーム認識エンジンアカウントのアカウント情報を取得します Context。

Code sample

Response<AccountProperties> response = formTrainingClient.getAccountPropertiesWithResponse(Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 AccountProperties accountProperties = response.getValue();
 System.out.printf("Max number of models that can be trained for this account: %s%n",
     accountProperties.getCustomModelLimit());
 System.out.printf("Current count of trained custom models: %d%n", accountProperties.getCustomModelCount());

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

form recognizer アカウントの要求されたアカウント情報。

getCopyAuthorization

public CopyAuthorization getCopyAuthorization(String resourceId, String resourceRegion)

ターゲット Form Recognizer リソースにカスタムモデルをコピーするための承認を生成します。

Parameters:

resourceId - モデルのコピー先となるターゲット Form Recognizer リソースの Azure リソース ID。この情報は、Azure Portal の Form Recognizer リソースの [プロパティ] セクションにあります。

resourceRegion - ターゲット Form Recognizer リソースの場所。 Cognitive Services でサポートされている有効な Azure リージョン名。この情報は、Azure Portal の Form Recognizer リソースの [キーとエンドポイント] セクションにあります。 Code sample

 String resourceId = "target-resource-Id";
 String resourceRegion = "target-resource-region";
 CopyAuthorization copyAuthorization = formTrainingClient.getCopyAuthorization(resourceId, resourceRegion);
 System.out.printf("Copy Authorization for model id: %s, access token: %s, expiration time: %s, "
         + "target resource Id; %s, target resource region: %s%n",
     copyAuthorization.getModelId(),
     copyAuthorization.getAccessToken(),
     copyAuthorization.getExpiresOn(),
     copyAuthorization.getResourceId(),
     copyAuthorization.getResourceRegion()
 );

Returns:

CopyAuthorization

getCopyAuthorizationWithResponse

public Response getCopyAuthorizationWithResponse(String resourceId, String resourceRegion, Context context)

ターゲット Form Recognizer リソースにカスタムモデルをコピーするための承認を生成します。これはターゲットリソース (モデルのコピー先) によって呼び出され、出力はターゲットパラメーターとしてに beginCopyModel(String modelId, CopyAuthorization target)渡すことができます。

Parameters:

resourceRegion - ターゲット Form Recognizer リソースの場所。 Cognitive Services でサポートされている有効な Azure リージョン名。この情報は、Azure portal のForm Recognizer リソースの [キーとエンドポイント] セクションにあります。

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。 Code sample

 String resourceId = "target-resource-Id";
 String resourceRegion = "target-resource-region";
 Response<CopyAuthorization> copyAuthorizationResponse =
     formTrainingClient.getCopyAuthorizationWithResponse(resourceId, resourceRegion, Context.NONE);
 System.out.printf("Copy Authorization operation returned with status: %s",
     copyAuthorizationResponse.getStatusCode());
 CopyAuthorization copyAuthorization = copyAuthorizationResponse.getValue();
 System.out.printf("Copy model id: %s, access token: %s, expiration time: %s, "
         + "target resource Id; %s, target resource region: %s%n",
     copyAuthorization.getModelId(),
     copyAuthorization.getAccessToken(),
     copyAuthorization.getExpiresOn(),
     copyAuthorization.getResourceId(),
     copyAuthorization.getResourceRegion()
 );

Returns:

を含む。Response<T>CopyAuthorization

getCustomModel

public CustomFormModel getCustomModel(String modelId)

指定したカスタムモデル ID の詳細情報を取得します。

Code sample

String modelId = "{model_id}";
 CustomFormModel customFormModel = formTrainingClient.getCustomModel(modelId);
 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Form Type: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

modelId - UUID 文字列形式モデル識別子。

Returns:

指定したモデルの詳細情報。

getCustomModelWithResponse

public Response getCustomModelWithResponse(String modelId, Context context)

指定したカスタムモデル ID の詳細情報を取得します。

Code sample

String modelId = "{model_id}";
 Response<CustomFormModel> response = formTrainingClient.getCustomModelWithResponse(modelId, Context.NONE);
 System.out.printf("Response Status Code: %d.", response.getStatusCode());
 CustomFormModel customFormModel = response.getValue();
 System.out.printf("Model Id: %s%n", customFormModel.getModelId());
 System.out.printf("Model Status: %s%n", customFormModel.getModelStatus());
 customFormModel.getSubmodels()
     .forEach(customFormSubmodel -> customFormSubmodel.getFields()
         .forEach((key, customFormModelField) ->
             System.out.printf("Field: %s Field Text: %s Field Accuracy: %f%n",
                 key, customFormModelField.getName(), customFormModelField.getAccuracy())));

Parameters:

modelId - UUID 文字列形式モデル識別子。

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

指定したモデルの詳細情報。

getFormRecognizerClient

public FormRecognizerClient getFormRecognizerClient()

新しい FormRecognizerClient オブジェクトを作成します。新しい FormTrainingClient では、と同じ要求ポリシーパイプラインが使用されます FormTrainingClient。

Returns:

新しい FormRecognizerClient オブジェクト。

listCustomModels

public PagedIterable listCustomModels()

Form Recognizer アカウントの各モデルの情報を一覧表示します。

Code sample

formTrainingClient.listCustomModels()
     .forEach(customModel ->
         System.out.printf("Model Id: %s, Model status: %s, Training started on: %s, Training completed on: %s.%n",
             customModel.getModelId(),
             customModel.getStatus(),
             customModel.getTrainingStartedOn(),
             customModel.getTrainingCompletedOn())
     );

Returns:

PagedIterable<T> カスタムフォームモデル情報の CustomFormModelInfo 。

listCustomModels

public PagedIterable listCustomModels(Context context)

Http 応答と指定したを使用して、フォーム認識エンジンアカウントの各モデルの情報を一覧表示します Context。

Code sample

formTrainingClient.listCustomModels(Context.NONE)
     .forEach(customModel ->
         System.out.printf("Model Id: %s, Model status: %s, Training started on: %s, Training completed on: %s.%n",
             customModel.getModelId(),
             customModel.getStatus(),
             customModel.getTrainingStartedOn(),
             customModel.getTrainingCompletedOn())
     );

Parameters:

context - サービス呼び出し中に Http パイプラインを介して渡される追加のコンテキスト。

Returns:

PagedIterable<T> カスタムフォームモデル情報の CustomFormModelInfo 。

次の方法で共有

FormTrainingClient クラス

メソッドの概要

メソッドの継承元: java.lang.Object

メソッドの詳細

beginCopyModel

beginCopyModel

beginCreateComposedModel

beginCreateComposedModel

beginTraining

beginTraining

deleteModel

deleteModelWithResponse

getAccountProperties

getAccountPropertiesWithResponse

getCopyAuthorization

getCopyAuthorizationWithResponse

getCustomModel

getCustomModelWithResponse

getFormRecognizerClient

listCustomModels

listCustomModels

適用対象

その他のリソース