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创建训练模型词表 API

新版 API 参考

有关最新的 API 详情，请参阅 机器学习训练模型 API。

创建训练模型词表。仅支持自然语言处理（NLP）模型。

请求​

PUT _ml/trained_models/<model_id>/vocabulary

前置条件​

  • 需要 manage_ml 集群权限。此权限包含在 machine_learning_admin 内置角色中。

描述​

词表存储在索引中，如训练模型定义的 inference_config.*.vocabulary 中所述。

路径参数​

  • <model_id>

    （必需，字符串）训练模型的唯一标识符。

请求体​

  • vocabulary

    （必需，数组）模型词表。不能为空。

  • merges

    （可选，数组）字节对编码中使用的模型合并。合并必须是空格分隔的子 token 对，按优先级顺序排列。例如：["f o", "fo o"]。RoBERTa 和 BART 风格模型必须提供。

  • scores

    （可选，数组）句子分词使用的词表值分数。长度必须与 vocabulary 相同。XLMRoberta 和 T5 等 unigram 句子分词模型必需。

示例​

以下示例为先前存储的训练模型配置创建词表：

PUT _ml/trained_models/elastic__distilbert-base-uncased-finetuned-conll03-english/vocabulary
{
  "vocabulary": [
    "[PAD]",
    "[unused0]",
    ...
  ]
}

API 返回以下结果：

{
    "acknowledged": true
}

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