Categories:: 文字列とバイナリ関数 (AI Functions)

FINETUNE ('DESCRIBE') (SNOWFLAKE.CORTEX)¶

微調整ジョブのプロパティについて説明します。ジョブが正常に完了した場合は、最終的なモデル名など、ジョブに関する追加の詳細が返されます。 COMPLETE （SNOWFLAKE.CORTEX）関数を使用して微調整したモデルで推論するときに、この名前を使用します。

構文¶

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

パラメーター¶

'DESCRIBE': 提供された微調整ジョブのプロパティを取得することを指定します。
finetune_job_id: ジョブの作成時に生成された微調整ジョブの ID。

出力¶


列	型	説明
SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE	OBJECT	ジョブステータス、進捗状況、調整ジョブ ID を含むオブジェクト。ジョブステータスが `SUCCESS` の場合は、追加のジョブ情報が返されます。 `id` 調整ジョブの一意の ID。 `status` ステータスは以下のいずれかです。 PENDING IN_PROGRESS SUCCESS ERROR CANCELLED `progress` 1.0を100%として、ジョブの完了率を示す0から1の間の数値。 `error` ジョブのステータスが `ERROR` の場合は、エラーメッセージを含むオブジェクト。 `base_model` 微調整に使用するベースモデルの名前。 `created_on` ジョブが作成された時のタイムスタンプ。 `finished_on` ジョブのステータスが `SUCCESS` の場合は、ジョブ終了時のタイムスタンプ。 `model` ジョブのステータスが `SUCCESS` の場合は、微調整されたモデル名。推論のために COMPLETE 関数を呼び出すときは、この名前を使います。 `training_data` トレーニングデータの取得に使用するクエリ。 `trained_tokens` ジョブのステータスが `SUCCESS` の場合は、トレーニングに使用されたトークンの数。これは以下の式で計算されます。 trained tokens = number of input tokens * number of epochs trained `training_result` ジョブのステータスが `SUCCESS` の場合は、微調整ジョブのトレーニング結果。 `validation_data` 検証データの取得に使用するクエリ。 `options` モデルのハイパーパラメーターに影響を与えるオプションを0個以上を含むオブジェクト。

アクセス制御の要件¶

アクセス要件については、アクセス制御の要件をご参照ください。

例¶

SELECT SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE(
  'DESCRIBE',
  'ft_6556e15c-8f12-4d94-8cb0-87e6f2fd2299'
);

成功したジョブの出力例:

{
  "base_model":"mistral-7b",
  "created_on":1717004388348,
  "finished_on":1717004691577,
  "id":"ft_6556e15c-8f12-4d94-8cb0-87e6f2fd2299",
  "model":"mydb.myschema.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":"SELECT prompt, completion FROM validation",
  "options":{"max_epochs":3}
}

制限事項¶

Snowflake Cortex関数は動的テーブルをサポートしていません。