Categories:: Funções de cadeia de caracteres e binários (AI Functions)

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

Descreve as propriedades de um trabalho de ajuste fino. Se o trabalho for concluído com sucesso, detalhes adicionais sobre o trabalho serão retornados, incluindo o nome do modelo final. Use este nome ao usar a função COMPLETE (SNOWFLAKE.CORTEX) para fazer uma inferência sobre seu modelo ajustado.

Sintaxe¶

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

Parâmetros¶

'DESCRIBE': Especifica que você deseja obter as propriedades do trabalho de ajuste fino fornecido.
finetune_job_id: O ID do trabalho de ajuste fino que foi gerado quando você criou o trabalho.

Saída¶


Coluna	Tipo	Descrição
SNOWFLAKE.CORTEX.FINETUNE	OBJECT	Um objeto contendo o status do trabalho, o progresso e o ID do trabalho de ajuste. Se o status do trabalho for `SUCCESS`, informações adicionais do trabalho são retornadas. `id` ID exclusivo do trabalho de ajuste. `status` O status é um dos seguintes: PENDING IN_PROGRESS SUCCESS ERROR CANCELLED `progress` Um número entre zero e um que indica a porcentagem do trabalho concluído, sendo 1,0 100%. `error` Se o trabalho tiver um status de `ERROR`, um objeto que contém a mensagem de erro. `base_model` O nome do modelo básico usado para o trabalho de ajuste fino. `created_on` O carimbo de data/hora de quando o trabalho foi criado. `finished_on` Se o trabalho tiver um status de `SUCCESS`, o carimbo de data/hora em que o trabalho foi concluído. `model` Se o trabalho tiver um status de `SUCCESS`, o nome do modelo ajustado. Use este nome ao chamar a função COMPLETE para inferência. `training_data` A consulta usada para recuperar os dados de treinamento. `trained_tokens` Se o trabalho tiver um status de `SUCCESS`, o número de tokens usados para treinamento. Isso é calculado pela seguinte fórmula: trained tokens = number of input tokens * number of epochs trained `training_result` Se o trabalho tiver um status de `SUCCESS`, o resultado do treinamento do trabalho de ajuste fino. `validation_data` A consulta usada para recuperar os dados de validação. `options` Um objeto contendo zero ou mais opções que afetam os hiperparâmetros de treinamento.

Requisitos de controle de acesso¶

Para requisitos de acesso, consulte Requisitos de controle de acesso.

Exemplos¶

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

Um exemplo de saída de um trabalho bem-sucedido:

{
  "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}
}

Limitações¶

As funções do Snowflake Cortex não são compatíveis com tabelas dinâmicas.