Mettre à jour les valeurs par défaut d’inférence d’un modèle affiné
Définit la température d’échantillonnage par défaut utilisée lorsque ce modèle pour lequel le fine-tuning a été effectué traite le trafic ou génère des sorties de comparaison. Les sorties déjà en cache restent inchangées tant qu’elles ne sont pas explicitement régénérées.
Autorisations
Une clé API wandb ou un JWT wandb. Les sessions du navigateur sont échangées par le backend de l’application web Model Distillation ; les capacités des tâches sont réservées à un usage interne.
En-têtes
entity personnel ou d’équipe accessible. Omettez ce champ pour utiliser l’entity par défaut de l’utilisateur authentifié.
Corps
0 <= x <= 2Réponse
Modèle pour lequel le fine-tuning a été effectué mis à jour.
0 <= x <= 2queued, training, deployed, failed 0 <= x <= 100Type structuré d’échec du pipeline. RemoteTrainingFailed signifie que la tâche d’entraînement ne peut pas être reprise ; créez un nouveau modèle affiné plutôt que de réessayer.