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IFormRecognizerClient.TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync Método

Definição

Treinar Modelo

public System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>> TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest trainRequest, System.Collections.Generic.Dictionary<string,System.Collections.Generic.List<string>> customHeaders = default, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);
abstract member TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest * System.Collections.Generic.Dictionary<string, System.Collections.Generic.List<string>> * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>>
Public Function TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (trainRequest As TrainRequest, Optional customHeaders As Dictionary(Of String, List(Of String)) = Nothing, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of HttpOperationResponse(Of TrainResult))

Parâmetros

trainRequest
TrainRequest

Objeto de solicitação para treinamento.

customHeaders
Dictionary<String,List<String>>

Os cabeçalhos que serão adicionados à solicitação.

cancellationToken
CancellationToken

O token de cancelamento.

Retornos

Comentários

A solicitação de treinamento deve incluir um parâmetro de origem que seja um URI de contêiner do Azure Storage Blob acessível externamente (de preferência, um URI de Assinatura de Acesso Compartilhado) ou um caminho válido para uma pasta de dados em uma unidade montada localmente. Quando caminhos locais são especificados, eles devem seguir o formato de caminho do Linux/UNIX e ser um caminho absoluto com raiz para o valor da configuração de montagem de entrada, por exemplo, se o valor da definição de configuração '{Mounts:Input}' for '/input', um caminho de origem válido será '/input/contosodataset'. Espera-se que todos os dados a serem treinados estejam sob a origem. Os modelos são treinados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg' e 'image/png'." Outro conteúdo é ignorado ao treinar um modelo.

Aplica-se a