FINETUNE ('DESCRIBE') (SNOWFLAKE.CORTEX)

Beschreibt die Eigenschaften eines Fine-Tuning-Jobs. Wenn der Job erfolgreich abgeschlossen wurde, werden zusätzliche Details zum Job zurückgegeben, darunter der endgültige Modellname. Verwenden Sie diesen Namen, wenn Sie die Funktion COMPLETE (SNOWFLAKE.CORTEX) verwenden, um eine Inferenz aus Ihrem Fine-Tuning-Modell zu entnehmen.

Syntax

SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE(
  'DESCRIBE',
  '<finetune_job_id>'
)
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Parameter

'DESCRIBE'

Gibt an, dass Sie die Eigenschaften des bereitgestellten Fine-Tuning-Jobs abrufen möchten.

finetune_job_id

Die ID des Fine-Tuning-Jobs, die beim Erstellen des Jobs generiert wurde.

Ausgabe

Spalte

Typ

Beschreibung

SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE

OBJECT

Ein Objekt, das den Jobstatus, den Fortschritt und die Tuning-Job-ID enthält. Wenn der Jobstatus SUCCESS lautet, werden zusätzliche Jobinformationen zurückgegeben.

id

Eindeutige ID des Tuning-Jobs.

status

Der Status ist einer der folgenden:

  • PENDING

  • IN_PROGRESS

  • SUCCESS

  • ERROR

  • CANCELLED

progress

Eine Zahl zwischen 0 und 1, die den Prozentsatz des abgeschlossenen Jobs angibt, wobei 1,0 für 100 % steht.

error

Wenn der Job den Status ERROR hat, ein Objekt, das die Fehlermeldung enthält.

base_model

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, der Namen des Basismodells, das für den Fine-Tuning-Job verwendet wurde.

created_on

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, der Zeitstempel, wann der Job erstellt wurde.

finished_on

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, der Zeitstempel, wann der Job beendet wurde.

model

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, der Name des fein abgestimmten Modells. Verwenden Sie diesen Namen, wenn Sie die Funktion COMPLETE für die Inferenz aufrufen.

training_data

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, die Abfrage, die zum Abrufen der Trainingsdaten verwendet wurde.

trained_tokens

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, die Anzahl der für das Training verwendeten Token. Dies wird nach der folgenden Formel berechnet:

trained tokens = number of input tokens  * number of epochs trained
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training_result

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, das Trainingsergebnis des Fine-Tuning-Jobs.

validation_data

Wenn der Job den Status SUCCESS hat, die Abfrage, die zum Abrufen der Validierungsdaten verwendet wurde.

Anforderungen an die Zugriffssteuerung

Informationen zu den Zugriffsanforderungen finden Sie unter Anforderungen an die Zugriffssteuerung.

Beispiele

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE(
  'DESCRIBE',
  'CortexFineTuningWorkflow_f45b452d-1672-44fa-8516-d4cf772b16db'
);
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Ausgabe des erfolgreichen Jobs in verschiedenen Phasen:

{"id":"CortexFineTuningWorkflow_6556e15c-8f12-4d94-8cb0-87e6f2fd2299","progress":0.0,"status":"IN_PROGRESS"}

{"id":"CortexFineTuningWorkflow_6556e15c-8f12-4d94-8cb0-87e6f2fd2299","progress":0.333,"status":"IN_PROGRESS"}

{
  "base_model":"mistral-7b",
  "created_on":1717004388348,
  "finished_on":1717004691577,
  "id":"CortexFineTuningWorkflow_6556e15c-8f12-4d94-8cb0-87e6f2fd2299",
  "model":"my_tuned_model",
  "progress":1.0,
  "status":"SUCCESS",
  "training_data":"SELECT prompt, completion FROM train",
  "trained_tokens":2670734,
  "training_result":{"validation_loss":1.0138969421386719,"training_loss":0.6477728401547047}
  "validation_data":""
  }
Sprache: Deutsch