Questa pagina descrive come eseguire il deployment, annullare il deployment, elencare, eliminare e ottenere informazioni sui modelli personalizzati utilizzando AutoML Tables.
Per informazioni sull'addestramento di un nuovo modello, consulta Addestramento dei modelli.
Deployment di un modello
Dopo aver addestrato il modello, devi eseguirne il deployment prima di poter richiedere il modello online utilizzando questo modello. Le previsioni batch possono essere richieste da un modello di cui non è stato eseguito il deployment.
Il deployment di un modello comporta dei costi. Per ulteriori informazioni, consulta pagina dei prezzi.
Console
Vai alla pagina AutoML Tables nella console Google Cloud.
Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona la scheda Modelli e scegli la Regione.
Nel menu Altre azioni relativo al modello di cui vuoi eseguire il deployment, fai clic su Esegui il deployment del modello.
REST
Per eseguire il deployment di un modello, devi utilizzare models.deploy.Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
per la località globale eeu-automl.googleapis.com
per la regione UE. - project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- location: la località della risorsa:
us-central1
per tutto il mondo oeu
per l'Unione europea. -
model-id: l'ID del modello di cui vuoi eseguire il deployment. Ad esempio:
TBL543
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:deploy
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:deploy"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:deploy" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/292381/locations/us-central1/operations/TBL543", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "createTime": "2019-12-26T19:21:00.550021Z", "updateTime": "2019-12-26T19:21:00.550021Z", "worksOn": [ "projects/292381/locations/us-central1/models/TBL543" ], "deployModelDetails": {}, "state": "RUNNING" } }
Il deployment di un modello è un'operazione a lunga esecuzione. Puoi eseguire il polling per verificare lo stato dell'operazione o attendere che venga eseguita return. Scopri di più.
Java
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Node.js
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Python
La libreria client per AutoML Tables include ulteriori metodi Python che semplificano l'utilizzo l'API AutoML Tables. Questi metodi fanno riferimento a set di dati e modelli per nome anziché per ID. Il tuo i nomi dei set di dati e dei modelli devono essere univoci. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento del cliente.
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Annullamento del deployment di un modello
Devi eseguire il deployment del modello prima di poter richiedere previsioni online. Quando non serve più un modello per le previsioni online, puoi annullarne il deployment evitando addebiti per il deployment.
Per informazioni sui costi del deployment, consulta la pagina dei prezzi.
Console
Vai alla pagina AutoML Tables nella console Google Cloud.
Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona la scheda Modelli e scegli la Regione.
Nel menu Altre azioni del modello di cui vuoi annullare il deployment, fai clic su Rimuovi il deployment.
REST
Puoi utilizzare models.undeploy per annullare il deployment di un modello.Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
per la località globale eeu-automl.googleapis.com
per la regione UE. - project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- location: la località della risorsa:
us-central1
per tutto il mondo oeu
per l'Unione europea. -
model-id: l'ID del modello di cui vuoi annullare il deployment. Ad esempio:
TBL543
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:undeploy
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:undeploy"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:undeploy" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/292381/locations/us-central1/operations/TBL543", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "createTime": "2019-12-26T19:19:21.579163Z", "updateTime": "2019-12-26T19:19:21.579163Z", "worksOn": [ "projects/292381/locations/us-central1/models/TBL543" ], "undeployModelDetails": {}, "state": "RUNNING" } }
Java
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Node.js
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Python
La libreria client per AutoML Tables include ulteriori metodi Python che semplificano l'utilizzo l'API AutoML Tables. Questi metodi fanno riferimento a set di dati e modelli per nome anziché per ID. Il tuo i nomi dei set di dati e dei modelli devono essere univoci. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento del cliente.
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Recupero delle informazioni su un modello
Al termine dell'addestramento, potrai ottenere informazioni sui model.
Console
Vai alla pagina AutoML Tables nella console Google Cloud.
Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona la scheda Modelli e scegli la modello di cui vuoi vedere le informazioni.
Seleziona la scheda Addestra.
Puoi vedere metriche di alto livello per il modello, come precisione e richiamo.
Per assistenza nella valutazione della qualità del modello, consulta Valutazione dei modelli.
REST
Puoi utilizzare models.get per ottenere informazioni su un .
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
per la località globale eeu-automl.googleapis.com
per la regione UE. - project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- location: la località della risorsa:
us-central1
per tutto il mondo oeu
per l'Unione europea. -
model-id: l'ID del modello su cui vuoi ottenere informazioni. Ad esempio:
TBL543
.
Metodo HTTP e URL:
GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
Java
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Node.js
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Python
La libreria client per AutoML Tables include ulteriori metodi Python che semplificano l'utilizzo l'API AutoML Tables. Questi metodi fanno riferimento a set di dati e modelli per nome anziché per ID. Il tuo i nomi dei set di dati e dei modelli devono essere univoci. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento del cliente.
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Elenco dei modelli
Un progetto può includere numerosi modelli addestrati dalla stessa e set di dati.
Console
Per visualizzare un elenco dei modelli disponibili utilizzando Console Google Cloud, fai clic sulla scheda Modelli a sinistra barra di navigazione e seleziona la Regione.
REST
Per visualizzare un elenco dei modelli disponibili utilizzando l'API, utilizza la models.list.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
per la località globale eeu-automl.googleapis.com
per la regione UE. - project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- location: la località della risorsa:
us-central1
per tutto il mondo oeu
per l'Unione europea.
Metodo HTTP e URL:
GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models" | Select-Object -Expand Content
Java
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Node.js
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Python
La libreria client per AutoML Tables include ulteriori metodi Python che semplificano l'utilizzo l'API AutoML Tables. Questi metodi fanno riferimento a set di dati e modelli per nome anziché per ID. Il tuo i nomi dei set di dati e dei modelli devono essere univoci. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento del cliente.
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Eliminazione di un modello
L'eliminazione di un modello ne comporta la rimozione definitiva dal progetto.
Console
Nella UI di AutoML Tables, fai clic sulla scheda Modelli in nel menu di navigazione a sinistra e seleziona Regione per visualizzare l'elenco modelli disponibili per quella regione.
Fai clic sul menu con tre puntini all'estrema destra della riga che vuoi eliminare e Seleziona Elimina modello.
Fai clic su Elimina nella finestra di dialogo di conferma.
REST
Per eliminare un modello, utilizza il metodo models.delete.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
per la località globale eeu-automl.googleapis.com
per la regione UE. - project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- location: la località della risorsa:
us-central1
per tutto il mondo oeu
per l'Unione europea. -
model-id: l'ID del modello da eliminare. Ad esempio:
TBL543
.
Metodo HTTP e URL:
DELETE https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/29452381/locations/us-central1/operations/TBL543", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "createTime": "2019-12-26T17:19:50.684850Z", "updateTime": "2019-12-26T17:19:50.684850Z", "deleteDetails": {}, "worksOn": [ "projects/29452381/locations/us-central1/models/TBL543" ], "state": "DONE" }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
L'eliminazione di un modello è un'operazione a lunga esecuzione. Puoi eseguire il polling per verificare lo stato dell'operazione o attendere che venga eseguita return. Scopri di più.
Java
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Node.js
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Python
La libreria client per AutoML Tables include ulteriori metodi Python che semplificano l'utilizzo l'API AutoML Tables. Questi metodi fanno riferimento a set di dati e modelli per nome anziché per ID. Il tuo i nomi dei set di dati e dei modelli devono essere univoci. Per ulteriori informazioni, consulta Riferimento del cliente.
Se le risorse si trovano nella regione dell'UE, devi impostare esplicitamente l'endpoint. Scopri di più.
Passaggi successivi
- Valuta il modello.
- Ottieni previsioni batch dal modello.
- Ottieni previsioni online dal modello.
- Scopri di più sull'utilizzo delle operazioni a lunga esecuzione.