Method: projects.locations.collections.dataStores.trainCustomModel

커스텀 모델을 학습합니다.

HTTP 요청

POST https://discoveryengine.googleapis.com/v1/{dataStore=projects/*/locations/*/collections/*/dataStores/*}:trainCustomModel

URL은 gRPC 트랜스코딩 문법을 사용합니다.

경로 매개변수

매개변수
dataStore

string

필수 항목. 데이터 스토어의 리소스 이름입니다(예: projects/*/locations/global/collections/default_collection/dataStores/default_data_store). 이 필드는 모델을 학습할 데이터 스토어를 식별하는 데 사용됩니다.

요청 본문

요청 본문에는 다음과 같은 구조의 데이터가 포함됩니다.

JSON 표현 
{
  "modelType": string,
  "errorConfig": {
    object (ImportErrorConfig)
  },
  "modelId": string,

  // The following is a list of mutually exclusive fields. At most one of the
  // fields will be set in a response:
  "gcsTrainingInput": {
    object (GcsTrainingInput)
  }
  // End of mutually exclusive fields.
}
필드
modelType

string

학습할 모델입니다. 지원되는 값은 다음과 같습니다.

  • search-tuning: 제공된 데이터를 기반으로 검색 시스템을 미세 조정합니다.
errorConfig

object (ImportErrorConfig)

데이터 수집 및 학습 중에 발생하는 오류의 원하는 위치입니다.
modelId

string

제공하지 않으면 UUID가 생성됩니다.
모델 학습 입력입니다. 다음은 상호 배타적인 필드 목록입니다. 응답에서 필드가 최대 하나 설정됩니다.
gcsTrainingInput

object (GcsTrainingInput)

Cloud Storage 학습 입력입니다.
상호 배타적인 필드의 끝입니다.

응답 본문

성공한 경우 응답 본문에 Operation의 인스턴스가 포함됩니다.

승인 범위

다음 OAuth 범위 중 하나가 필요합니다.

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
  • https://www.googleapis.com/auth/discoveryengine.readwrite
  • https://www.googleapis.com/auth/discoveryengine.serving.readwrite

자세한 내용은 Authentication Overview에서 확인하세요.

IAM 권한

dataStore 리소스에 대해서는 다음 IAM 권한이 필요합니다.

  • discoveryengine.dataStores.trainCustomModel

자세한 내용은 IAM 문서를 참조하세요.

GcsTrainingInput

Cloud Storage 학습 데이터 입력입니다.

JSON 표현 
{
  "corpusDataPath": string,
  "queryDataPath": string,
  "trainDataPath": string,
  "testDataPath": string
}
필드
corpusDataPath

string

학습 데이터와 연결될 수 있는 대량의 Cloud Storage 데이터입니다. 데이터 경로 형식은 gs://<bucket_to_data>/<jsonl_file_name>입니다. 줄 바꿈으로 구분된 jsonl/ndjson 파일입니다.

검색 조정 모델의 경우 각 줄에 ID, 제목, 텍스트가 있어야 합니다. 예: {"Id": "doc1", title: "relevant doc", "text": "relevant text"}
queryDataPath

string

학습 데이터와 연결될 수 있는 gcs 쿼리 데이터입니다. 데이터 경로 형식은 gs://<bucket_to_data>/<jsonl_file_name>입니다. 줄 바꿈으로 구분된 jsonl/ndjson 파일입니다.

검색 조정 모델의 경우 각 줄에 ID와 텍스트가 있어야 합니다. 예: {'Id': 'query1', 'text': 'example query'}
trainDataPath

string

형식이 gs://<bucket_to_data>/<tsv_file_name>인 Cloud Storage 학습 데이터 경로입니다. 파일이 tsv 형식이어야 합니다. 각 줄에는 docId, queryId, score(숫자)가 있어야 합니다.

검색 조정 모델의 경우 쿼리-ID 코퍼스-ID 점수가 TSV 파일 헤더로 있어야 합니다. 점수는 [0, inf+) 범위의 숫자여야 합니다. 숫자가 클수록 쌍의 관련성이 높습니다. 예시:

  • query-id\tcorpus-id\tscore
  • query1\tdoc1\t1
testDataPath

string

Cloud Storage 테스트 데이터입니다. trainDataPath와 동일한 형식입니다. 제공하지 않으면 trainDataPath에 무작위 80/20 학습/테스트 분할이 실행됩니다.