Recurso de REST: projects.models

Recurso: Modelo

Representa una solución de aprendizaje automático.

Un modelo puede tener varias versiones, cada una de las cuales es un modelo implementado y entrenado listo para recibir solicitudes de predicción. El modelo en sí es solo un contenedor.

Representación JSON

{
  "name": string,
  "description": string,
  "defaultVersion": {
    object (Version)
  },
  "regions": [
    string
  ],
  "onlinePredictionLogging": boolean,
  "onlinePredictionConsoleLogging": boolean,
  "labels": {
    string: string,
    ...
  },
  "etag": string
}
Campos
name

string

Obligatorio. Es el nombre que se especificó para el modelo cuando se creó.

El nombre del modelo debe ser único dentro del proyecto en el que se crea.

description

string

Opcional. Es la descripción que se especificó para el modelo cuando se creó.

defaultVersion

object (Version)

Solo salida. Es la versión predeterminada del modelo. Esta versión se usará para controlar las solicitudes de predicción que no especifican una versión.

Puedes cambiar la versión predeterminada mediante una llamada a projects.models.versions.setDefault.

regions[]

string

Opcional. Es la lista de regiones en las que se implementará el modelo. Solo se admite una región por modelo. La configuración predeterminada es “us-central1” si no hay nada configurado. Consulta las regiones disponibles para servicios de AI Platform. Nota: * No importa dónde se implementa un modelo, los usuarios siempre pueden acceder a él desde cualquier lugar para la predicción en línea y por lotes. * La región de un trabajo de predicción por lotes se establece en el campo de región cuando se envía el trabajo de predicción por lotes y no toma su valor de este campo.

onlinePredictionLogging

boolean

Opcional. Si es verdadero, los registros de acceso de la predicción en línea se envían a StackDriver Logging. Estos registros son como los registros de acceso del servidor estándar, que contienen información como la marca de tiempo y la latencia de cada solicitud. Ten en cuenta que los registros de Stackdriver pueden generar costos, en especial, si el proyecto recibe solicitudes de predicción a una tasa alta de consultas por segundo (QPS). Calcula los costos antes de habilitar esta opción.

El valor predeterminado es falso.

onlinePredictionConsoleLogging

boolean

Opcional. Si es verdadero, los nodos de predicción en línea envían transmisiones stderr y stdout a Stackdriver Logging. Estas pueden ser más detalladas que los registros de acceso estándar (consulta onlinePredictionLogging) y pueden generar un costo mayor. Sin embargo, son útiles en la depuración. Ten en cuenta que los registros de Stackdriver pueden generar costos, en especial, si el proyecto recibe solicitudes de predicción a un QPS alto. Calcula los costos antes de habilitar esta opción.

El valor predeterminado es falso.

labels

map (key: string, value: string)

Opcional. Es una o más etiquetas que puedes agregar para organizar los modelos. Cada etiqueta es un par clave-valor, en el que la clave y el valor son strings arbitrarios que suministras. Para obtener más información, consulta la documentación sobre el uso de etiquetas.

Un objeto que contiene una lista de pares "key": value. Ejemplo: { "name": "wrench", "mass": "1.3kg", "count": "3" }.

etag

string (bytes format)

etag se usa para el control de simultaneidad optimista a fin de evitar que las actualizaciones simultáneas de un modelo se reemplacen entre sí. Se recomienda de manera encarecida que los sistemas usen una etag en el ciclo de lectura, modificación y escritura para realizar actualizaciones de modelos a fin de evitar condiciones de carrera. Se muestra una etag en la respuesta a models.get. Se espera que los sistemas incluyan esa etag en la solicitud a models.patch para garantizar que el cambio se aplique al modelo como está previsto.

String codificada en base 64.

Métodos

create

Permite crear un modelo que luego contendrá una o más versiones.

delete

Permite borrar un modelo.

get

Permite obtener información sobre un modelo, incluido su nombre, la descripción (si se estableció) y la versión predeterminada (si se implementó al menos una versión del modelo).

getIamPolicy

Permite obtener la política de control de acceso de un recurso.

list

Permite enumerar los modelos de un proyecto.

patch

Permite actualizar un recurso de modelo específico.

setIamPolicy

Permite configurar la política de control de acceso en el recurso especificado.

testIamPermissions

Permite mostrar los permisos que tiene un emisor para un recurso especificado.