Method: projects.locations.collections.dataStores.trainCustomModel

Addestra un modello personalizzato.

Richiesta HTTP


POST https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/{dataStore=projects/*/locations/*/collections/*/dataStores/*}:trainCustomModel

Gli URL utilizzano la sintassi di transcodifica gRPC.

Parametri del percorso

Parametri
dataStore

string

Obbligatorio. Il nome della risorsa del datastore, ad esempio projects/*/locations/global/collections/default_collection/dataStores/default_data_store. Questo campo viene utilizzato per identificare il datastore in cui addestrare i modelli.

Corpo della richiesta

Il corpo della richiesta contiene dati con la seguente struttura:

Rappresentazione JSON 
{
  "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.
}
Campi
modelType

string

Modello da addestrare. I valori supportati sono:

  • search-tuning: ottimizzazione del sistema di ricerca in base ai dati forniti.
errorConfig

object (ImportErrorConfig)

La posizione desiderata degli errori riscontrati durante l'importazione e l'addestramento dei dati.
modelId

string

Se non viene fornito, verrà generato un UUID.
Input per l'addestramento del modello. Di seguito è riportato un elenco di campi che si escludono a vicenda. In una risposta verrà impostato al massimo uno dei campi:
gcsTrainingInput

object (GcsTrainingInput)

Input di addestramento di Cloud Storage.
Fine dei campi che si escludono a vicenda.

Corpo della risposta

In caso di esito positivo, il corpo della risposta contiene un'istanza di Operation.

Ambiti di autorizzazione

Richiede uno dei seguenti ambiti OAuth:

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

Per saperne di più, consulta la Authentication Overview.

Autorizzazioni IAM

Richiede la seguente autorizzazione IAM per la risorsa dataStore:

  • discoveryengine.dataStores.trainCustomModel

Per saperne di più, consulta la documentazione di IAM.

GcsTrainingInput

Input dei dati di addestramento di Cloud Storage.

Rappresentazione JSON 
{
  "corpusDataPath": string,
  "queryDataPath": string,
  "trainDataPath": string,
  "testDataPath": string
}
Campi
corpusDataPath

string

I dati del corpus Cloud Storage che potrebbero essere associati ai dati di addestramento. Il formato del percorso dei dati è gs://<bucket_to_data>/<jsonl_file_name>. Un file jsonl/ndjson delimitato da nuova riga.

Per il modello di ottimizzazione della ricerca, ogni riga deve contenere ID, titolo e testo. Esempio: {"Id": "doc1", title: "relevant doc", "text": "relevant text"}
queryDataPath

string

I dati delle query GCS che potrebbero essere associati ai dati di addestramento. Il formato del percorso dei dati è gs://<bucket_to_data>/<jsonl_file_name>. Un file jsonl/ndjson delimitato da nuova riga.

Per il modello di ottimizzazione della ricerca, ogni riga deve contenere l'ID e il testo. Esempio: {"Id": "query1", "text": "example query"}
trainDataPath

string

Il percorso dei dati di addestramento di Cloud Storage il cui formato deve essere gs://<bucket_to_data>/<tsv_file_name>. Il file deve essere in formato TSV. Ogni riga deve contenere docId, queryId e punteggio (numero).

Per il modello di ottimizzazione della ricerca, deve avere query-id corpus-id score come intestazione del file TSV. Il punteggio deve essere un numero compreso tra [0, inf+). Più grande è il numero, più pertinente è la coppia. Esempio:

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

string

Dati di test di Cloud Storage. Stesso formato di trainDataPath. Se non viene fornita, viene eseguita una suddivisione addestramento/test casuale 80/20 su trainDataPath.