Vertex AI 說明文件不再更新

Vertex AI 的服務現已併入 Gemini Enterprise Agent Platform。如要查看最新資訊，請參閱 Agent Platform 說明文件。

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使用 Vertex AI 監督式微調功能微調生成式 AI 模型

使用 Google Cloud 的 Vertex AI SFT (監督式微調) 自動調整 Gemini 模型。

深入探索

如需包含這個程式碼範例的詳細說明文件，請參閱下列文章：

程式碼範例

Python

在試用這個範例之前，請先按照「使用用戶端程式庫的 Vertex AI 快速入門導覽課程」中的 Python 設定說明操作。詳情請參閱 Vertex AI Python API 參考文件。

如要向 Vertex AI 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定驗證機制」。


import time

import vertexai
from vertexai.tuning import sft

# TODO(developer): Update and un-comment below line
# PROJECT_ID = "your-project-id"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

sft_tuning_job = sft.train(
    source_model="gemini-2.0-flash-001",
    # 1.5 and 2.0 models use the same JSONL format
    train_dataset="gs://cloud-samples-data/ai-platform/generative_ai/gemini-1_5/text/sft_train_data.jsonl",
)

# Polling for job completion
while not sft_tuning_job.has_ended:
    time.sleep(60)
    sft_tuning_job.refresh()

print(sft_tuning_job.tuned_model_name)
print(sft_tuning_job.tuned_model_endpoint_name)
print(sft_tuning_job.experiment)
# Example response:
# projects/123456789012/locations/us-central1/models/1234567890@1
# projects/123456789012/locations/us-central1/endpoints/123456789012345
# <google.cloud.aiplatform.metadata.experiment_resources.Experiment object at 0x7b5b4ae07af0>

後續步驟

如要搜尋及篩選其他 Google Cloud 產品的程式碼範例，請參閱Google Cloud 瀏覽器範例。