Models - Create
カスタム モデルのトレーニングを開始します。
返される状態コード:
- 201: 操作が正常に完了しました。
- 400: 要求の形式が正しくありません。
- 409: 指定した名前のモデルが既に存在します。
PUT /models/{name}?api-version=2023-04-01-preview
URI パラメーター
名前 | / | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|---|
name
|
path | True |
string |
作成後にモデルを一意に識別するために使用できる名前。 正規表現パターン: |
api-version
|
query | True |
string |
要求された API バージョン。 |
要求本文
Media Types: "application/json-patch+json"
名前 | 必須 | 型 | 説明 |
---|---|---|---|
trainingParameters | True |
トレーニング実行でカスタム モデルをトレーニングする方法を指定するためのパラメーター。 |
|
createdDateTime |
string |
読み取り専用。 トレーニング実行が最初に作成された日時 (UTC)。 |
|
error |
エラー情報。 |
||
evaluationParameters |
モデルの評価方法を指定するためのパラメーター。 |
||
modelPerformance |
カスタムトレーニング済みモデルのパフォーマンス メトリック。 |
||
name |
string |
読み取り専用。 トレーニングの実行を一意に識別するために使用される名前。 |
|
status |
読み取り専用。 トレーニング実行の現在の状態。 |
||
updatedDateTime |
string |
読み取り専用。 トレーニングの実行が最後に更新された日時 (UTC)。 |
応答
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
201 Created |
作成済み |
|
Other Status Codes |
エラー ヘッダー x-ms-error-code: string |
例
Models_Create
要求のサンプル
PUT /models/model_name?api-version=2023-04-01-preview
{
"trainingParameters": {
"timeBudgetInHours": 100,
"trainingDatasetName": "my_dataset_name"
}
}
応答のサンプル
{
"name": "model_name",
"createdDateTime": "2023-01-13T20:46:21.210Z",
"updatedDateTime": "2023-01-13T20:46:21.210Z",
"status": "notStarted",
"trainingParameters": {
"timeBudgetInHours": 100,
"trainingDatasetName": "my_dataset_name"
}
}
定義
名前 | 説明 |
---|---|
Error |
エラーが発生したときに返される応答。 |
Error |
エラー情報。 |
Error |
詳細なエラー。 |
Model |
カスタム モデルをトレーニングするためのトレーニング実行について説明します。 |
Model |
モデルの評価方法を指定するためのパラメーター。 |
Model |
モデルの種類。 |
Model |
カスタムトレーニング済みモデルのパフォーマンス メトリック。 |
Model |
読み取り専用。 トレーニング実行の現在の状態。 |
Model |
カスタムトレーニング済みモデルによって認識される各タグのパフォーマンス メトリック。 |
Training |
トレーニング実行でカスタム モデルをトレーニングする方法を指定するためのパラメーター。 |
ErrorResponse
エラーが発生したときに返される応答。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
error |
エラー情報。 |
ErrorResponseDetails
エラー情報。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
code |
string |
エラー コード。 |
details |
詳細なエラーの一覧。 |
|
innererror |
詳細なエラー。 |
|
message |
string |
エラー メッセージ。 |
target |
string |
エラーのターゲット。 |
ErrorResponseInnerError
詳細なエラー。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
code |
string |
エラー コード。 |
innererror |
詳細なエラー。 |
|
message |
string |
エラー メッセージ。 |
Model
カスタム モデルをトレーニングするためのトレーニング実行について説明します。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
createdDateTime |
string |
読み取り専用。 トレーニング実行が最初に作成された日時 (UTC)。 |
error |
エラー情報。 |
|
evaluationParameters |
モデルの評価方法を指定するためのパラメーター。 |
|
modelPerformance |
カスタムトレーニング済みモデルのパフォーマンス メトリック。 |
|
name |
string |
読み取り専用。 トレーニングの実行を一意に識別するために使用される名前。 |
status |
読み取り専用。 トレーニング実行の現在の状態。 |
|
trainingCostInMinutes |
integer |
読み取り専用。 実際のトレーニング コスト (分単位)。 トレーニングが完了した場合にのみ表示されます。 |
trainingParameters |
トレーニング実行でカスタム モデルをトレーニングする方法を指定するためのパラメーター。 |
|
updatedDateTime |
string |
読み取り専用。 トレーニングの実行が最後に更新された日時 (UTC)。 |
ModelEvaluationParameters
モデルの評価方法を指定するためのパラメーター。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
testDatasetName |
string |
テストに使用されるデータセット名。 |
ModelKind
モデルの種類。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
Generic-Classifier |
string |
|
Generic-Detector |
string |
|
Product-Recognizer |
string |
ModelPerformance
カスタムトレーニング済みモデルのパフォーマンス メトリック。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
accuracyTop1 |
number |
読み取り専用。 多クラス分類モデルの場合。 グラウンド トゥルース クラスが予測クラスと一致するテスト サンプルの割合。 |
accuracyTop5 |
number |
読み取り専用。 多クラス分類モデルの場合。 グラウンド トゥルース クラスが上位 5 つの予測クラスにあるテスト サンプルの割合。 |
averagePrecision |
number |
読み取り専用。 モデルのパフォーマンスの測定値であり、さまざまな信頼度しきい値での精度と再現率を要約します。 |
calibrationECE |
number |
読み取り専用。 多クラス分類モデルの場合。 調整エラーが予想されます。 |
meanAveragePrecision30 |
number |
読み取り専用。 物体検出モデルの場合。 しきい値 30% での平均平均精度。 |
meanAveragePrecision50 |
number |
読み取り専用。 物体検出モデルの場合。 しきい値 50% での平均平均精度。 |
meanAveragePrecision75 |
number |
読み取り専用。 物体検出モデルの場合。 しきい値 75% での平均平均精度。 |
tagPerformance |
<string,
Model |
読み取り専用。 モデルによって認識される各タグのパフォーマンス メトリック。 |
ModelState
読み取り専用。 トレーニング実行の現在の状態。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
cancelled |
string |
|
cancelling |
string |
|
failed |
string |
|
notStarted |
string |
|
succeeded |
string |
|
training |
string |
ModelTagPerformance
カスタムトレーニング済みモデルによって認識される各タグのパフォーマンス メトリック。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
accuracy |
number |
読み取り専用。 多クラス モデルの場合。 タグの精度。 |
averagePrecision50 |
number |
読み取り専用。 物体検出モデルの場合。 しきい値 50% での平均精度。 |
TrainingParameters
トレーニング実行でカスタム モデルをトレーニングする方法を指定するためのパラメーター。
名前 | 型 | 説明 |
---|---|---|
modelKind |
モデルの種類。 |
|
timeBudgetInHours |
integer |
トレーニングの時間予算 (時間単位)。 最小値は 1 で、許容される最大値は GenericClassifier の場合は 336 時間、GenericDetector の場合は 1344 時間です。 これは、モデルのトレーニングに費やされるコンピューティング時間の最大量です。 |
trainingDatasetName |
string |
トレーニングに使用されるデータセット名。 |