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」を選択します。「AIサービス」で、「言語」を選択します。
  2. 左側のナビゲーション・メニューの「Projects」を選択します。
     プロジェクト・リスト・ページが開きます。選択したコンパートメント内のすべてのプロジェクトが表に表示されます。
  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行います:
     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。単一ラベルがデフォルトです。

     • 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。次に、次の値を選択します。

       1. データセットが含まれ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に別のコンパートメントを選択します。
  9. (オプション)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するには、ここをクリックします。
     1. データセットの詳細を入力します。
     2. データセットの作成
     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の作成およびラベル付け方法については、テキスト・ラベリング、ドキュメント・ラベリングおよびデータ・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した場合は、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、名前が自動的に生成されます。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」ステップまたは「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. 「作成とトレーニング」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ると移入されます。

• 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。