モデルの作成とトレーニング

• コンソール
• CLI
• API

• 1. ナビゲーション・メニューを開き、「アナリティクスとAI」をクリックします。「AIサービス」で、「言語」をクリックします。
  2. 左側のナビゲーション・メニューで、「プロジェクト」をクリックします。
  3. 使用するプロジェクトを含むコンパートメントを選択するか、プロジェクトを作成するコンパートメントを選択します。
  4. 次のいずれかのアクションを実行します。
     1. 既存のプロジェクトを使用するには、その名前をクリックします。
     2. 新しいプロジェクトを作成するには、「プロジェクトの作成」をクリックします。
  5. プロジェクトの詳細ページで、「カスタム・モデルの作成」をクリックします。
  6. モデル・タイプを選択します。

     • テキスト分類: 分類モデル・タイプを選択します。デフォルト値は単一ラベルです。

     • 名前付きエンティティの認識
     • 事前トレーニング済
     • 言語PII
  7. 「トレーニング・データ」で、次のいずれかのオプションを選択し、追加情報を指定します:
     • オブジェクト・ストレージ

       まず、データセットが許可され、オブジェクト・ストレージのバケットにアップロードされていることを確認します。次の値を選択します。

       1. データセットが存在するバケットを選択します。

       2. 使用するモデルのトレーニング・データ・ファイルを選択します。言語PIIエンティティの場合、ルール・ファイルを選択します。

     • データ・ラベリング

       リストから、使用するモデルのデータセットを選択します。

  8. (オプション)「コンパートメントの変更」をクリックして、バケットまたはデータセットの別のコンパートメントを選択します。
  9. (オプション)ここをクリックして、データ・ラベリング・サービスで新しいデータセットを作成します。
     1. データセットの詳細を入力します。
     2. データセットを作成します。
     3. 言語サービスに戻ります。

     データ・ラベリングのデータセットを作成およびラベル付けする方法のガイダンスは、テキスト・ラベリング、ドキュメントのラベル付けおよびデータ・ラベリングのデータセットの作成を参照してください。

  10. (オプション)検証およびテスト・データを設定するには、「拡張オプションの表示」をクリックし、使用する検証およびテスト・データセットを選択します。

      データセットが別のコンパートメントにある場合は、コンパートメントを変更します。

      検証データセットを選択する場合は、対応するテストデータセットが必要です。

  11. 「次へ」をクリックします。
  12. カスタム・モデルをホストするコンパートメントを選択します。プロジェクトと同じコンパートメントに保存することをお薦めします。
  13. (オプション)リソースの一意の名前(255文字の制限)を入力します。

      名前を指定しない場合、自動生成されます。たとえば、ailanguage<resource>20230825155844です。

  14. (オプション)リソースの説明(400文字の制限)を入力します。
  15. 「次へ」をクリックします。
  16. 選択内容を確認します。
  17. (オプション)「編集」をクリックして、「データの選択」または「モデル詳細」ステップに戻り、ステップを再度完了します。
  18. 「作成してトレーニング」をクリックします。

  データセットによっては、この手順に30分かかることがあります。モデル・メトリックは、モデルがアクティブになった後に移入されます。

• モデルを作成するには、oci ai language model createコマンドおよび必須パラメータを使用します:

  oci ai language model create --compartment-id <compartment-id>, -c [<name>] ... [OPTIONS]

  CLIコマンドのフラグおよび変数オプションの完全なリストは、CLIコマンドライン・リファレンスを参照してください。

• CreateModel操作を実行してモデルを作成します。