כוונון רציף מאפשר לכם להמשיך לכוונן מודל שכבר כוונן או נקודת ביקורת של מודל על ידי הוספה של עוד תקופות או דוגמאות לאימון. שימוש במודל או בנקודת ביקורת שכבר עברו כוונון כמודל בסיס מאפשר ניסויים יעילים יותר של כוונון.
אפשר להשתמש בכוונון מתמשך למטרות הבאות:
- כדי לבצע התאמה באמצעות יותר נתונים אם מודל קיים שעבר התאמה לא מתאים.
- כדי לשפר את הביצועים או לעדכן את המודל בנתונים חדשים.
- כדי להתאים אישית עוד יותר מודל קיים שעבר כוונון.
המודלים הבאים של Gemini תומכים בכוונון מתמשך:
כדי להרחיב את רשימת המודלים הנתמכים, לוחצים כאן
מידע מפורט על גרסאות של מודלים של Gemini זמין במאמרים מודלים של Google וגרסאות של מודלים ומחזור החיים שלהם.
הגדרת כוונון רציף
כשיוצרים פעולת כוונון רציפה, חשוב לשים לב לדברים הבאים:
- Google Gen AI SDK תומך בכוונון מתמשך. היא לא נתמכת ב-Agent Platform SDK ל-Python.
חובה לציין שם משאב של מודל:
- במסוף Google Cloud , שם המשאב של המודל מופיע בדף Gemini Enterprise Agent Platform Tuning בשדה Tuning details > Model Name.
- הפורמט של שם משאב המודל הוא:
projects/{project}/locations/{location}/models/{modelId}@{version_id}- השדה
{version_id}הוא אופציונלי, והוא יכול להיות מזהה הגרסה שנוצר או כינוי גרסה שסופק על ידי המשתמש. אם לא מציינים גרסה, המערכת משתמשת בגרסת ברירת המחדל.
אם לא מציינים גרסת מודל, המערכת משתמשת בגרסת ברירת המחדל.
אם משתמשים בנקודת ביקורת כמודל בסיס ולא מציינים מזהה של נקודת ביקורת, המערכת משתמשת בנקודת הביקורת שמוגדרת כברירת מחדל. מידע נוסף זמין במאמר בנושא שימוש בנקודות ביקורת בכוונון מפוקח (SFT) של מודלי Gemini. במסוף Google Cloud , אפשר למצוא את נקודת הבדיקה שמוגדרת כברירת מחדל באופן הבא:
- עוברים לדף מרשם המודלים.
- לוחצים על שם המודל של המודל.
- לוחצים על הצגת כל הגרסאות.
- לוחצים על הגרסה הרצויה כדי לראות רשימה של נקודות ביקורת. נקודת הבדיקה שמוגדרת כברירת מחדל מסומנת במילה
defaultלצד מזהה נקודת הבדיקה.
כברירת מחדל, גרסת מודל חדשה נוצרת באותו מודל אב כמו המודל שעבר כוונון. אם מספקים שם חדש לתצוגה של מודל שעבר התאמה, נוצר מודל חדש.
אפשר להשתמש כמודלים בסיסיים לכוונון מתמשך רק במודלים בסיסיים מכווננים בפיקוח, שעברו כוונון ב-11 ביולי 2025 ואילך.
אם אתם משתמשים במפתחות הצפנה בניהול הלקוח (CMEK), עבודת הכוונון הרציף חייבת להשתמש באותו מפתח CMEK שבו השתמשתם בעבודת הכוונון של המודל שכבר כוונן.
המסוף
כדי להגדיר כוונון מתמשך למודל שכבר כוונן באמצעות מסוףGoogle Cloud :
בקטע Gemini Enterprise Agent Platform במסוף Google Cloud , עוברים לדף Agent Platform Studio.
לוחצים על יצירת מודל שעבר התאמה.
בקטע פרטי המודל, מגדירים את האפשרויות הבאות:
- בוחרים באפשרות שיפור מודל שכבר שופר.
- בשדה Pre-tuned model (מודל שעבר התאמה מראש), בוחרים את השם של המודל שעבר התאמה מראש.
- אם למודל יש לפחות נקודת ביקורת אחת, מופיע שדה התפריט הנפתח Checkpoint. בוחרים את נקודת הבדיקה הרצויה.
לוחצים על Continue.
REST
כדי להגדיר שיפור מתמשך, שולחים בקשת POST באמצעות השיטה tuningJobs.create. חלק מהפרמטרים לא נתמכים בכל המודלים. חשוב לוודא שאתם כוללים רק את הפרמטרים הרלוונטיים למודל שאתם מכווננים.
לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:
- פרמטרים לכוונון מתמשך:
- TUNED_MODEL_NAME: השם של המודל שעבר התאמה אישית שרוצים להשתמש בו.
- CHECKPOINT_IDאופציונלי: מזהה נקודת הבדיקה שבה רוצים להשתמש.
- שאר הפרמטרים זהים לאלה של כוונון עדין מפוקח או כוונון העדפות.
ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:
POST https://TUNING_JOB_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/TUNING_JOB_REGION/tuningJobs
גוף בקשת JSON:
{
"preTunedModel": {
"tunedModelName": "TUNED_MODEL_NAME",
"checkpointId": "CHECKPOINT_ID",
},
"supervisedTuningSpec" : {
"trainingDatasetUri": "TRAINING_DATASET_URI",
"validationDatasetUri": "VALIDATION_DATASET_URI",
"hyperParameters": {
"epochCount": EPOCH_COUNT,
"adapterSize": "ADAPTER_SIZE",
"learningRateMultiplier": "LEARNING_RATE_MULTIPLIER"
},
"exportLastCheckpointOnly": EXPORT_LAST_CHECKPOINT_ONLY,
"evaluationConfig": {
"metrics": [
{
"aggregation_metrics": ["AVERAGE", "STANDARD_DEVIATION"],
"METRIC_SPEC": {
"METRIC_SPEC_FIELD_NAME":
METRIC_SPEC_FIELD_CONTENT
}
},
],
"outputConfig": {
"gcs_destination": {
"output_uri_prefix": "CLOUD_STORAGE_BUCKET"
}
},
},
},
"tunedModelDisplayName": "TUNED_MODEL_DISPLAYNAME",
"encryptionSpec": {
"kmsKeyName": "KMS_KEY_NAME"
},
"serviceAccount": "SERVICE_ACCOUNT"
}
כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:
curl
שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://TUNING_JOB_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/TUNING_JOB_REGION/tuningJobs"
PowerShell
שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://TUNING_JOB_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/TUNING_JOB_REGION/tuningJobs" | Select-Object -Expand Content
אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:
דוגמה לפקודת curl
PROJECT_ID=myproject
LOCATION=global
curl \
-X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
"https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/tuningJobs" \
-d \
$'{
"preTunedModel": "gemini-3.5-flash",
"supervisedTuningSpec" : {
"trainingDatasetUri": "gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/gemini/text/sft_train_data.jsonl",
"validationDatasetUri": "gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/gemini/text/sft_validation_data.jsonl"
},
"tunedModelDisplayName": "tuned_gemini"
}'
Google Gen AI SDK
בדוגמה הבאה מוצג איך להגדיר כוונון מתמשך באמצעות Google Gen AI SDK.