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Custom Models - Train

Criar e treinar um modelo personalizado. A solicitação deve incluir um parâmetro de origem que seja um URI de contêiner do Azure Storage Blob acessível externamente (de preferência, um URI de Assinatura de Acesso Compartilhado) ou um caminho válido para uma pasta de dados em uma unidade montada localmente. Quando caminhos locais são especificados, eles devem seguir o formato de caminho do Linux/UNIX e ser um caminho absoluto com raiz para o valor da configuração de montagem de entrada, por exemplo, se o valor da definição de configuração '{Mounts:Input}' for '/input', um caminho de origem válido será '/input/contosodataset'. Espera-se que todos os dados a serem treinados estejam sob a pasta de origem ou subpastas abaixo dela. Os modelos são treinados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg', 'image/png', 'image/tiff' ou 'image/bmp'. Outro tipo de conteúdo é ignorado.

POST {endpoint}/formrecognizer/v2.1/custom/models

Parâmetros de URI

Nome Em Obrigatório Tipo Description
endpoint
path True

string

Pontos de extremidade dos Serviços Cognitivos com suporte (protocolo e nome do host, por exemplo: https://westus2.api.cognitive.microsoft.com).

Cabeçalho da solicitação

Nome Obrigatório Tipo Description
Ocp-Apim-Subscription-Key True

string

Corpo da solicitação

Nome Obrigatório Tipo Description
source True

string

Caminho de origem que contém os documentos de treinamento.

modelName

string

Nome do modelo definido pelo usuário opcional (comprimento máximo: 1024).

sourceFilter

TrainSourceFilter

Filtre para aplicar aos documentos no caminho de origem para treinamento.

useLabelFile

boolean

Use o arquivo de rótulo para treinar um modelo.

Respostas

Nome Tipo Description
201 Created

A solicitação é enfileirada com êxito.

Cabeçalhos

Location: string

Other Status Codes

ErrorResponse

Entidade de resposta que acompanha respostas não bem-sucedidas que contêm detalhes adicionais sobre o erro.

Segurança

Ocp-Apim-Subscription-Key

Tipo: apiKey
Em: header

Exemplos

Train custom model
Train custom model with subfolder filter options

Train custom model

Solicitação de exemplo

POST {endpoint}/formrecognizer/v2.1/custom/models


{
  "source": "{azure_blob_endpoint}/input/data1?sasToken"
}

Resposta de exemplo

Location: {endpoint}/formrecognizer/v2.1/custom/models/f973e3c1-1148-43bb-bea8-49d0603ab3a8

Train custom model with subfolder filter options

Solicitação de exemplo

POST {endpoint}/formrecognizer/v2.1/custom/models


{
  "source": "{azure_blob_endpoint}/input/data1?sasToken",
  "sourceFilter": {
    "prefix": "",
    "includeSubFolders": false
  },
  "useLabelFile": false
}

Resposta de exemplo

Location: {endpoint}/formrecognizer/v2.1/custom/models/f973e3c1-1148-43bb-bea8-49d0603ab3a8

Definições

Nome Description
ErrorInformation
ErrorResponse
TrainRequest

Parâmetro de solicitação para treinar um novo modelo personalizado.

TrainSourceFilter

Filtre para aplicar aos documentos no caminho de origem para treinamento.

ErrorInformation

Nome Tipo Description
code

string

message

string

ErrorResponse

Nome Tipo Description
error

ErrorInformation

TrainRequest

Parâmetro de solicitação para treinar um novo modelo personalizado.

Nome Tipo Valor padrão Description
modelName

string

Nome do modelo definido pelo usuário opcional (comprimento máximo: 1024).

source

string

Caminho de origem que contém os documentos de treinamento.

sourceFilter

TrainSourceFilter

Filtre para aplicar aos documentos no caminho de origem para treinamento.

useLabelFile

boolean

False

Use o arquivo de rótulo para treinar um modelo.

TrainSourceFilter

Filtre para aplicar aos documentos no caminho de origem para treinamento.

Nome Tipo Valor padrão Description
includeSubFolders

boolean

False

Um sinalizador para indicar se as subpastas dentro do conjunto de pastas de prefixo também precisarão ser incluídas ao pesquisar o conteúdo a ser pré-processado.

prefix

string

Uma cadeia de caracteres de prefixo que diferencia maiúsculas de minúsculas para filtrar documentos no caminho de origem para treinamento. Por exemplo, ao usar um URI de blob de armazenamento do Azure, use o prefixo para restringir subpastas para treinamento.