Gérer les modèles

Bêta

Ce produit est soumis aux "Conditions des offres de pré-DG" dans la section "Conditions d'utilisation générales" des Conditions spécifiques au service. Les produits pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent bénéficier d'une assistance limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Cette page explique comment déployer, annuler le déploiement, répertorier, supprimer des modèles personnalisés et obtenir des informations sur ces modèles à l'aide de AutoML Tables.

Pour plus d'informations sur l'entraînement d'un nouveau modèle, consultez la section Entraîner des modèles.

Déployer un modèle

Une fois que vous avez entraîné votre modèle, vous devez le déployer avant de pouvoir demander des prédictions en ligne en utilisant ce modèle. Les prédictions par lot peuvent être demandées à partir d'un modèle non déployé.

Le déploiement d'un modèle entraîne des frais. Pour plus d'informations, reportez-vous à la page des tarifs.

Console

1. Accédez à la page "AutoML Tables" dans la console Google Cloud.

   Accéder à la page AutoML Tables

2. Ouvrez l'onglet Modèles dans le volet de navigation de gauche, puis sélectionnez la Région.

3. Dans le menu Plus d'actions du modèle que vous souhaitez déployer, cliquez sur Deploy model (Déployer le modèle).

   

REST

Pour déployer un modèle, vous utilisez la méthode models.deploy.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

• endpoint: automl.googleapis.com pour la zone internationale et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
• project-id : ID de votre projet Google Cloud.
• location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.
• model-id : ID du modèle que vous souhaitez déployer. Exemple : TBL543.

Méthode HTTP et URL :

POST https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:deploy

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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"
  }
}

Le déploiement d'un modèle est une opération de longue durée. Vous pouvez interroger l'état de l'opération ou attendre qu'elle ait abouti. En savoir plus

Java

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.DeployModelRequest;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class DeployModel {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    deployModel(projectId, modelId);
  }

  // Deploy a model for prediction
  static void deployModel(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      DeployModelRequest request =
          DeployModelRequest.newBuilder().setName(modelFullId.toString()).build();
      OperationFuture<Empty, OperationMetadata> future = client.deployModelAsync(request);

      future.get();
      System.out.println("Model deployment finished");
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to deploy model.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";

// Get the full path of the model.
const modelFullId = client.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

// Deploy a model with the deploy model request.
client
  .deployModel({name: modelFullId})
  .then(responses => {
    const response = responses[0];
    console.log('Deployment Details:');
    console.log(`\tName: ${response.name}`);
    console.log('\tMetadata:');
    console.log(`\t\tType Url: ${response.metadata.typeUrl}`);
    console.log(`\tDone: ${response.done}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# model_display_name = 'MODEL_DISPLAY_NAME_HERE'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# Deploy model
response = client.deploy_model(model_display_name=model_display_name)

# synchronous check of operation status.
print(f"Model deployed. {response.result()}")

Annuler le déploiement d'un modèle

Votre modèle doit être déployé avant de pouvoir demander des prédictions en ligne. Lorsque vous n'avez plus besoin d'un modèle pour les prédictions en ligne, vous pouvez annuler son déploiement afin d'éviter des frais supplémentaires.

Pour en savoir plus sur les frais de déploiement, consultez la page Tarifs.

Console

1. Accédez à la page "AutoML Tables" dans la console Google Cloud.

   Accéder à la page AutoML Tables

2. Ouvrez l'onglet Modèles dans le volet de navigation de gauche, puis sélectionnez la Région.

3. Dans le menu Plus d'actions du modèle dont vous souhaitez annuler le déploiement, cliquez sur Remove deployment (Supprimer le déploiement).

   

REST

Vous utilisez la méthode models.undeploy pour annuler le déploiement d'un modèle.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

• endpoint: automl.googleapis.com pour la zone internationale et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
• project-id : ID de votre projet Google Cloud.
• location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.
• model-id : ID du modèle dont vous souhaitez annuler le déploiement. Exemple : TBL543.

Méthode HTTP et URL :

POST https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id:undeploy

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.UndeployModelRequest;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class UndeployModel {

  static void undeployModel() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    undeployModel(projectId, modelId);
  }

  // Undeploy a model from prediction
  static void undeployModel(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      UndeployModelRequest request =
          UndeployModelRequest.newBuilder().setName(modelFullId.toString()).build();
      OperationFuture<Empty, OperationMetadata> future = client.undeployModelAsync(request);

      future.get();
      System.out.println("Model undeployment finished");
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to undelpoy model.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";

// Get the full path of the model.
const modelFullId = client.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

// Undeploy a model with the undeploy model request.
client
  .undeployModel({name: modelFullId})
  .then(responses => {
    const response = responses[0];
    console.log('Undeployment Details:');
    console.log(`\tName: ${response.name}`);
    console.log('\tMetadata:');
    console.log(`\t\tType Url: ${response.metadata.typeUrl}`);
    console.log(`\tDone: ${response.done}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# model_display_name = 'MODEL_DISPLAY_NAME_HERE'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# Undeploy model
response = client.undeploy_model(model_display_name=model_display_name)

# synchronous check of operation status.
print(f"Model undeployed. {response.result()}")

Obtenir des informations sur un modèle

Une fois l'entraînement terminé, vous pouvez obtenir des informations sur le modèle que vous venez de créer.

Console

1. Accédez à la page "AutoML Tables" dans la console Google Cloud.

   Accéder à la page AutoML Tables

2. Ouvrez l'onglet Modèles dans le volet de navigation de gauche, puis sélectionnez le modèle dont vous souhaitez afficher les informations.

3. Ouvrez l'onglet Train (Entraînement).

   Des métriques de haut niveau s'affichent pour le modèle, telles que la précision et le rappel.

   

   Pour obtenir de l'aide sur l'évaluation de la qualité de votre modèle, reportez-vous à la section Évaluer des modèles.

REST

Vous utilisez la méthode models.get pour obtenir des informations sur un model.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

• endpoint: automl.googleapis.com pour la zone internationale et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
• project-id : ID de votre projet Google Cloud.
• location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.
• model-id : ID du modèle pour lequel vous souhaitez obtenir des informations. Exemple : TBL543.

Méthode HTTP et URL :

GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

Réponse

{
  "name": "projects/292381/locations/us-central1/models/TBL543",
  "displayName": "Quickstart_Model",
  "datasetId": "TBL543",
  "createTime": "2019-11-14T17:37:18.619316Z",
  "deploymentState": "UNDEPLOYED",
  "updateTime": "2019-12-26T19:19:54.040504Z",
  "tablesModelMetadata": {
    "targetColumnSpec": {
      "name": "projects/292381/locations/us-central1/datasets/TBL543/tableSpecs/246/columnSpecs/850",
      "dataType": {
        "typeCode": "CATEGORY",
        "compatibleDataTypes": [
          {
            "typeCode": "CATEGORY"
          },
          {
            "typeCode": "FLOAT64"
          }
        ]
      },
      "displayName": "Deposit"
    },
    "inputFeatureColumnSpecs": [
      {
        "name": "projects/292381/locations/us-central1/datasets/TBL543/tableSpecs/246/columnSpecs/562",
        "dataType": {
          "typeCode": "FLOAT64",
          "compatibleDataTypes": [
            {
              "typeCode": "FLOAT64"
            },
            {
              "typeCode": "CATEGORY"
            }
          ]
        },
        "displayName": "Age"
      },
    ...
    ],
    "optimizationObjective": "MAXIMIZE_AU_ROC",
    "tablesModelColumnInfo": [
      {
        "columnSpecName": "projects/292381/locations/us-central1/datasets/TBL543/tableSpecs/246/columnSpecs/331",
        "columnDisplayName": "Contact",
        "featureImportance": 0.093201876
      },
    ...
    ],
    "trainBudgetMilliNodeHours": "1000",
    "trainCostMilliNodeHours": "1000",
    "classificationType": "BINARY",
    "predictionSampleRows": [
      {
        "columnSpecIds": [
          "59464777413846630",
          "53700169890812352",
          "82523207505986992",
          "24877132275122112",
          "79280615727681280",
          "56222188213987328",
          "10105549786599424",
          "38936311303716864",
          "70993992459915106",
          "21634540543934400",
          "75833097065331648",
          "61986793207410816",
          "13347917229575136",
          "33163755590293376",
          "67751400720834304",
          "36406342170969088"
        ],
        "values": [
          "13",
          "11",
          "-1",
          "0",
          "unknown",
          "39",
          "admin.",
          "married",
          "secondary",
          "no",
          "70",
          "yes",
          "no",
          "cellular",
          "31",
          "jul"
        ]
      },
    ...
    ],
    "splitPercentageConfig": {
      "trainSetPercentage": 80,
      "validationSetPercentage": 10,
      "testSetPercentage": 10
    }
  },
  "creationState": "CREATED",
  "deployedModelSizeBytes": "1160941568"
}

Java

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.TablesModelColumnInfo;
import io.grpc.StatusRuntimeException;
import java.io.IOException;
import java.text.DateFormat;
import java.text.SimpleDateFormat;

public class TablesGetModel {

  public static void main(String[] args) throws IOException, StatusRuntimeException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String region = "YOUR_REGION";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    getModel(projectId, region, modelId);
  }

  // Demonstrates using the AutoML client to get model details.
  public static void getModel(String projectId, String computeRegion, String modelId)
      throws IOException, StatusRuntimeException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {

      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, computeRegion, modelId);

      // Get complete detail of the model.
      Model model = client.getModel(modelFullId);

      // Display the model information.
      System.out.format("Model name: %s%n", model.getName());
      System.out.format(
          "Model Id: %s\n", model.getName().split("/")[model.getName().split("/").length - 1]);
      System.out.format("Model display name: %s%n", model.getDisplayName());
      System.out.format("Dataset Id: %s%n", model.getDatasetId());
      System.out.println("Tables Model Metadata: ");
      System.out.format(
          "\tTraining budget: %s%n", model.getTablesModelMetadata().getTrainBudgetMilliNodeHours());
      System.out.format(
          "\tTraining cost: %s%n", model.getTablesModelMetadata().getTrainBudgetMilliNodeHours());

      DateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.SSSZ");
      String createTime =
          dateFormat.format(new java.util.Date(model.getCreateTime().getSeconds() * 1000));
      System.out.format("Model create time: %s%n", createTime);

      System.out.format("Model deployment state: %s%n", model.getDeploymentState());

      // Get features of top importance
      for (TablesModelColumnInfo info :
          model.getTablesModelMetadata().getTablesModelColumnInfoList()) {
        System.out.format(
            "Column: %s - Importance: %.2f%n",
            info.getColumnDisplayName(), info.getFeatureImportance());
      }
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to get model details.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";

// Get the full path of the model.
const modelFullId = client.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

// Get complete detail of the model.
client
  .getModel({name: modelFullId})
  .then(responses => {
    const model = responses[0];

    // Display the model information.
    console.log(`Model name: ${model.name}`);
    console.log(`Model Id: ${model.name.split('/').pop(-1)}`);
    console.log(`Model display name: ${model.displayName}`);
    console.log(`Dataset Id: ${model.datasetId}`);
    console.log('Tables model metadata: ');
    console.log(
      `\tTraining budget: ${model.tablesModelMetadata.trainBudgetMilliNodeHours}`
    );
    console.log(
      `\tTraining cost: ${model.tablesModelMetadata.trainCostMilliNodeHours}`
    );
    console.log(`Model deployment state: ${model.deploymentState}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# model_display_name = 'MODEL_DISPLAY_NAME_HERE'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# Get complete detail of the model.
model = client.get_model(model_display_name=model_display_name)

# Retrieve deployment state.
if model.deployment_state == automl.Model.DeploymentState.DEPLOYED:
    deployment_state = "deployed"
else:
    deployment_state = "undeployed"

# get features of top importance
feat_list = [
    (column.feature_importance, column.column_display_name)
    for column in model.tables_model_metadata.tables_model_column_info
]
feat_list.sort(reverse=True)
if len(feat_list) < 10:
    feat_to_show = len(feat_list)
else:
    feat_to_show = 10

# Display the model information.
print(f"Model name: {model.name}")
print("Model id: {}".format(model.name.split("/")[-1]))
print(f"Model display name: {model.display_name}")
print("Features of top importance:")
for feat in feat_list[:feat_to_show]:
    print(feat)
print(f"Model create time: {model.create_time}")
print(f"Model deployment state: {deployment_state}")

Répertorier des modèles

Un projet peut inclure de nombreux modèles entraînés à partir du même ensemble de données ou de différents ensembles de données.

Console

Pour afficher la liste des modèles disponibles à l'aide de la console Google Cloud, cliquez sur l'onglet Modèles dans la barre de navigation de gauche, puis sélectionnez la Région.

REST

Pour afficher la liste des modèles disponibles à l'aide de l'API, vous utilisez la méthode models.list.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

• endpoint: automl.googleapis.com pour la zone internationale et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
• project-id : ID de votre projet Google Cloud.
• location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.

Méthode HTTP et URL :

GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Cette méthode renvoie un objet de modèle complet pour chaque modèle situé dans l'emplacement et le projet sélectionnés.

Java

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ListModelsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.Model;
import java.io.IOException;

class ListModels {

  static void listModels() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    listModels(projectId);
  }

  // List the models available in the specified location
  static void listModels(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");

      // Create list models request.
      ListModelsRequest listModelsRequest =
          ListModelsRequest.newBuilder()
              .setParent(projectLocation.toString())
              .setFilter("")
              .build();

      // List all the models available in the region by applying filter.
      System.out.println("List of models:");
      for (Model model : client.listModels(listModelsRequest).iterateAll()) {
        // Display the model information.
        System.out.format("Model name: %s%n", model.getName());
        // To get the model id, you have to parse it out of the `name` field. As models Ids are
        // required for other methods.
        // Name Format: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}`
        String[] names = model.getName().split("/");
        String retrievedModelId = names[names.length - 1];
        System.out.format("Model id: %s%n", retrievedModelId);
        System.out.format("Model display name: %s%n", model.getDisplayName());
        System.out.println("Model create time:");
        System.out.format("\tseconds: %s%n", model.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s%n", model.getCreateTime().getNanos());
        System.out.format("Model deployment state: %s%n", model.getDeploymentState());
      }
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to list all models.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const filter_ = '[FILTER_EXPRESSIONS]' e.g., "tablesModelMetadata:*";

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
const projectLocation = client.locationPath(projectId, computeRegion);

// List all the models available in the region by applying filter.
client
  .listModels({parent: projectLocation, filter: filter})
  .then(responses => {
    const model = responses[0];

    // Display the model information.
    console.log('List of models:');
    for (let i = 0; i < model.length; i++) {
      console.log(`\nModel name: ${model[i].name}`);
      console.log(`Model Id: ${model[i].name.split('/').pop(-1)}`);
      console.log(`Model display name: ${model[i].displayName}`);
      console.log(`Dataset Id: ${model[i].datasetId}`);
      console.log('Tables model metadata:');
      console.log(
        `\tTraining budget: ${model[i].tablesModelMetadata.trainBudgetMilliNodeHours}`
      );
      console.log(
        `\tTraining cost: ${model[i].tablesModelMetadata.trainCostMilliNodeHours}`
      );
      console.log(`Model deployment state: ${model[i].deploymentState}`);
    }
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# filter = 'DATASET_DISPLAY_NAME_HERE'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# List all the models available in the region by applying filter.
response = client.list_models(filter=filter)

print("List of models:")
for model in response:
    # Retrieve deployment state.
    if model.deployment_state == automl.Model.DeploymentState.DEPLOYED:
        deployment_state = "deployed"
    else:
        deployment_state = "undeployed"

    # Display the model information.
    print(f"Model name: {model.name}")
    print("Model id: {}".format(model.name.split("/")[-1]))
    print(f"Model display name: {model.display_name}")
    metadata = model.tables_model_metadata
    print(
        "Target column display name: {}".format(
            metadata.target_column_spec.display_name
        )
    )
    print(
        "Training budget in node milli hours: {}".format(
            metadata.train_budget_milli_node_hours
        )
    )
    print(
        "Training cost in node milli hours: {}".format(
            metadata.train_cost_milli_node_hours
        )
    )
    print(f"Model create time: {model.create_time}")
    print(f"Model deployment state: {deployment_state}")
    print("\n")

Supprimer un modèle

La suppression d'un modèle le supprime définitivement de votre projet.

Console

1. Dans l'interface utilisateur AutoML Tables, cliquez sur l'onglet Modèles dans le menu de navigation de gauche, puis sélectionnez la Région pour afficher la liste des modèles disponibles pour cette région.

2. Cliquez sur le menu à trois points à l'extrémité droite de la ligne à supprimer et sélectionnez Supprimer le modèle.

3. Cliquez sur Supprimer dans la boîte de dialogue de confirmation.

REST

Pour supprimer un modèle, vous utilisez la méthode models.delete.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants:

• endpoint: automl.googleapis.com pour la zone internationale et eu-automl.googleapis.com pour la région UE.
• project-id : ID de votre projet Google Cloud.
• location : emplacement de la ressource : us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne.
• model-id : ID du modèle que vous souhaitez supprimer. Exemple : TBL543.

Méthode HTTP et URL :

DELETE https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/models/model-id

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

exécutez la commande suivante :

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

exécutez la commande suivante :

$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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "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"
  }
}

La suppression d'un modèle est une opération de longue durée. Vous pouvez interroger l'état de l'opération ou attendre qu'elle ait abouti. En savoir plus

Java

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

import com.google.cloud.automl.v1beta1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1beta1.ModelName;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class DeleteModel {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    deleteModel(projectId, modelId);
  }

  // Delete a model
  static void deleteModel(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);

      // Delete a model.
      Empty response = client.deleteModelAsync(modelFullId).get();

      System.out.println("Model deletion started...");
      System.out.println(String.format("Model deleted. %s", response));
    }
  }
}

Node.js

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to delete a model.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";

// Get the full path of the model.
const modelFullId = client.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

// Delete a model.
client
  .deleteModel({name: modelFullId})
  .then(responses => {
    const operation = responses[0];
    return operation.promise();
  })
  .then(responses => {
    // The final result of the operation.
    const operationDetails = responses[2];

    // Get the Model delete details.
    console.log('Model delete details:');
    console.log('\tOperation details:');
    console.log(`\t\tName: ${operationDetails.name}`);
    console.log(`\tDone: ${operationDetails.done}`);
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Python

La bibliothèque cliente AutoML Tables comprend des méthodes Python supplémentaires qui simplifient l'utilisation de l'API AutoML Tables. Ces méthodes référencent les ensembles de données et les modèles par nom et non par identifiant. L'ensemble de données et les noms de modèles doivent être uniques. Pour plus d'informations, consultez la documentation de référence du client.

Si vos ressources sont situées dans la région UE, vous devez définir explicitement le point de terminaison. En savoir plus

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = 'PROJECT_ID_HERE'
# compute_region = 'COMPUTE_REGION_HERE'
# model_display_name = 'MODEL_DISPLAY_NAME_HERE'

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

client = automl.TablesClient(project=project_id, region=compute_region)

# Undeploy model
response = client.delete_model(model_display_name=model_display_name)

# synchronous check of operation status.
print(f"Model deleted. {response.result()}")

Étapes suivantes

• Évaluez votre modèle.
• Obtenez des prédictions par lot à partir de votre modèle.
• Obtenez des prédictions en ligne à partir de votre modèle.
• Découvrez comment utiliser les opérations de longue durée.