チューニングタスク管理

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Classic/VPC環境で利用できます。

チューニングタスク管理では、チューニング APIを通じてモデルを学習し、タスクを作成・管理する方法について説明します。また、学習が完了したタスクのパフォーマンスと精度をテストするための Inference Testの使用方法を紹介します。

チューニング APIを開始する

チューニングタスクを作成し、事前に学習したモデルの一部をユーザーデータセットに合わせて再学習してテストできます。チューニングタスク時にアップロード条件に適したデータセットが必要であり、データが多いほどチューニング結果のパフォーマンスが向上します。

チューニングは直接 APIを呼び出して使用してください。チューニング APIの呼び出し方法は、APIガイドをご参照ください。

注意
  • データセット内のトークン数が多いほどチューニングにより多くの時間がかかり、より多くの費用が発生します。
  • 学習を進める前に、学習のための GPUの確保やデータ前処理のために、学習待機時間が最大6時間かかることがあります。
参考
  • 学習作成と学習照会は、サービスページに案内されている API明細に応じて呼び出しできます。
  • 学習したモデルの結果を作成するには、Chat Completions API、v3 Chat Completions APIを使用してください。

学習状況確認

学習ステータスを確認する方法は、次の通りです。

  1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 i_menu > Services > AI Services > CLOVA Studio メニューを順にクリックします。
  2. My Product メニューをクリックした後、 [CLOVA Studioに移動する] ボタンをクリックします。
  3. 画面左側の マイタスク メニューをクリックします。
  4. [チューニング] タブをクリックします。
    clovastudio-tuning01_tasklist_ko
    • 学習完了 : 学習を完了したステータスであり、クリックしてタスク情報の確認とテスト可能
    • 学習待機中 : 学習待機中のステータスであり、クリックすると学習待機中にポップアップが表示される
    • 学習中 : 学習が進行中のステータスであり、クリックして予想所要時間を確認可能
    • 学習失敗 : 学習に失敗したステータス
    • 学習停止 : 学習を停止したステータス

学習完了したタスクの確認

学習完了したタスクをクリックすると、タスク情報を確認できます。

  1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 i_menu > Services > AI Services > CLOVA Studio メニューを順にクリックします。
  2. My Product メニューをクリックした後、 [CLOVA Studioに移動する] ボタンをクリックします。
  3. 画面左側の マイタスク メニューをクリックします。
  4. [チューニング] タブをクリックします。
  5. リストから「 学習完了 」されたタスクをクリックします。
  6. 詳細ページで詳しいタスク内容を確認できます。
    • 作成: 新規タスクの作成日時
    • yyyy年m月d日: 学習を完了した日時
    • Workflow ID: 学習中のタスクを識別する ID
    • Problem Type: タスクの種類
    • Model: 学習した言語モデルの種類
    • Dataset: 学習に使用したデータセットファイル名
    • Train Loss: モデルがデータセットにどれほど適しているかを示す数値であり、Train Lossが低いほど正解との誤差が小さい
    • Tokens Used: 実際に使用されたトークン数
参考
  • APIで呼び出した場合でも学習ステータスを確認できます。
  • 学習停止時に表示されるトークン数が NAVERクラウドプラットフォームコンソールで表示されるトークン数と異なる場合があります。

学習停止

参考

学習待機中または学習進行中のタスクのみ停止できます。

学習を停止する方法は、次の通りです。

  1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 i_menu > Services > AI Services > CLOVA Studio メニューを順にクリックします。
  2. My Product メニューをクリックした後、 [CLOVA Studioに移動する] ボタンをクリックします。
  3. 画面左側の マイタスク メニューをクリックします。
  4. [チューニング] タブをクリックします。
  5. 学習を停止するタスクをクリックします。
  6. [停止] ボタンをクリックします。
  7. 学習停止のポップアップで内容を確認し、 [停止] ボタンをクリックします。
    • 待機中の学習を停止する場合、以前アップロードしたデータセットのファイルがすべて失われます。
    • 進行中の学習を停止する場合、以前アップロードしたデータセットファイルとタスクが失われ、タスク作成時に告知したトークンが使用されます。
注意
  • 学習中のタスクの学習を停止する場合、学習の進行率に応じて使用されたトークンの利用料金が発生することがあります。
  • 停止した学習は、再開できません。
  • APIで学習した場合も同様に停止できます。

学習完了タスクの活用

学習が完了したタスクに対して Inference Testを行い、パフォーマンスと精度を事前に確認できます。テスト結果に基づいてタスクを共有できる URLを作成できます。

Inference Test機能を通じてテストする方法は、次の通りです。

  1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで、 i_menu > Services > AI Services > CLOVA Studio メニューを順にクリックします。
  2. My Product メニューをクリックした後、 [CLOVA Studioに移動する] ボタンをクリックします。
  3. 画面左側の マイタスク メニューをクリックします。
  4. [チューニング] タブをクリックします。
  5. テストするタスクをクリックします。
    • 学習完了ステータスのタスクのみテストできます。
  6. プレイグラウンドに移動してテストします。