Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie AML AI-Modelle erstellen und verwalten. Erstellen Sie ein Modell, um die ML-Trainingspipeline zu starten. Sie können ein Modell verwenden, um Vorhersagen in verschiedenen Datasets auszuführen.
An dieser Stelle müssen Sie nur das Modell erstellen und die zugehörigen Metadaten exportieren. Die anderen Modellmethoden werden zur Veranschaulichung bereitgestellt.
Hinweise
-
Bitten Sie Ihren Administrator, Ihnen die IAM-Rolle „Financial Services Admin“ (
financialservices.admin
) für Ihr Projekt zu gewähren, damit Sie die Berechtigungen erhalten, die Sie zum Erstellen und Verwalten von Engine-Modellen benötigen. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff verwalten.Möglicherweise können Sie die erforderlichen Berechtigungen auch über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erhalten.
- Instanz erstellen
- Engine-Konfiguration erstellen
- Dataset erstellen
Modell erstellen
Einige API-Methoden geben einen Vorgang mit langer Ausführungszeit zurück. Diese Methoden sind asynchron. Der Vorgang ist möglicherweise noch nicht abgeschlossen, wenn die Methode eine Antwort zurückgibt. Senden Sie bei diesen Methoden die Anfrage und prüfen Sie dann das Ergebnis.
Anfrage senden
Verwenden Sie zum Erstellen eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.create
.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzMODEL_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für das ModellENGINE_CONFIG_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für die Engine-KonfigurationDATASET_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für das primäre Dataset, das zum Trainieren dieses Modells verwendet wirdTRAINING_END_DATE
: Der letzte Zeitpunkt, ab dem Daten zum Generieren von Features für das Training verwendet werden. Dieses Datum sollte mit dem Ende des primären Datasets übereinstimmen oder davor liegen. Verwenden Sie das Format RFC3339 UTC „Zulu“ (z. B.2014-10-02T15:01:23Z
).
JSON-Text anfordern:
{ "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE" }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE" } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models?model_id=MODEL_ID"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE" } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models?model_id=MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "verb": "create", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Ergebnis prüfen
Prüfen Sie mit der Methode projects.locations.operations.get
, ob das Modell erstellt wurde. Wenn die Antwort "done": false
enthält, wiederholen Sie den Befehl, bis die Antwort "done": true
enthält.
Dieser Vorgang kann einige Minuten bis mehrere Stunden dauern.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
OPERATION_ID
: die ID für den Vorgang
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "endTime": END_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID", "verb": "create", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.Model", "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "createTime": CREATE_TIME, "updateTime": UPDATE_TIME, "state": "ACTIVE", "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID", "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE", "lineOfBusiness": "RETAIL" } }
Metadaten exportieren
Verwenden Sie zum Exportieren von Metadaten aus einem Modell die Methode projects.locations.instances.models.exportMetadata
.
Weitere Informationen finden Sie unter Exportierte Metadaten im AML-Ausgabedatenmodell.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzMODEL_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für das ModellBQ_OUTPUT_DATASET_NAME
: ein BigQuery-Dataset, in das eine Tabelle exportiert werden soll, die die strukturierten Metadaten des Modells beschreibtSTRUCTURED_METADATA_TABLE
: Tabelle, in die die strukturierten Metadaten geschrieben werden sollenWRITE_DISPOSITION
: Die Aktion, die ausgeführt wird, wenn die Zieltabelle bereits vorhanden ist. Verwenden Sie einen der folgenden Werte:-
WRITE_EMPTY
: Nur Daten exportieren, wenn die Zieltabelle leer ist. -
WRITE_TRUNCATE
: Alle vorhandenen Daten in der BigQuery-Tabelle werden gelöscht, bevor in die Tabelle geschrieben wird.
-
JSON-Text anfordern:
{ "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID:exportMetadata"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "structuredMetadataDestination": { "tableUri": "bq://PROJECT_ID.BQ_OUTPUT_DATASET_NAME.STRUCTURED_METADATA_TABLE", "writeDisposition": "WRITE_DISPOSITION" } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID:exportMetadata" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "verb": "exportMetadata", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Optionale Methoden
Die folgenden Modellmethoden sollen Ihnen lediglich zur Orientierung dienen.
Modell abrufen
Verwenden Sie zum Abrufen eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.get
.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzMODEL_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für das Modell
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "createTime": CREATE_TIME, "updateTime": UPDATE_TIME, "state": "ACTIVE", "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID", "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE", "lineOfBusiness": "RETAIL" }
Modell aktualisieren
Verwenden Sie zum Aktualisieren eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.patch
.
Nicht alle Felder in einem Modell können aktualisiert werden. Im folgenden Beispiel werden die Nutzerlabels für das Schlüssel/Wert-Paar aktualisiert, die mit dem Modell verknüpft sind.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die in den IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzMODEL_ID
: eine benutzerdefinierte Kennung für das ModellKEY
: Der Schlüssel in einem Schlüssel/Wert-Paar zum Organisieren von Modellen. Weitere Informationen finden Sie unterlabels
.VALUE
: Der Wert in einem Schlüssel/Wert-Paar zum Organisieren von Modellen. Weitere Informationen finden Sie unterlabels
.
JSON-Text anfordern:
{ "labels": { "KEY": "VALUE" } }
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
cat > request.json << 'EOF' { "labels": { "KEY": "VALUE" } } EOF
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID?updateMask=labels"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json
.
Führen Sie folgenden Befehl im Terminal aus, um diese Datei im aktuellen Verzeichnis zu erstellen oder zu überschreiben:
@' { "labels": { "KEY": "VALUE" } } '@ | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8
Führen Sie dann folgenden Befehl aus, um Ihre REST-Anfrage zu senden:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method PATCH `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID?updateMask=labels" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "verb": "update", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit finden Sie unter Ergebnis prüfen.
Modelle auflisten
Verwenden Sie die Methode projects.locations.instances.models.list
, um die Modelle für eine bestimmte Instanz aufzulisten.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die Instanz
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "models": [ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "createTime": CREATE_TIME, "updateTime": UPDATE_TIME, "state": "ACTIVE", "engineVersion": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineVersions/ENGINE_VERSION_ID", "engineConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/engineConfigs/ENGINE_CONFIG_ID", "primaryDataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/datasets/DATASET_ID", "endTime": "TRAINING_END_DATE", "lineOfBusiness": "RETAIL" } ] }
Modell löschen
Verwenden Sie zum Löschen eines Modells die Methode projects.locations.instances.models.delete
.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
PROJECT_ID
: Ihre Google Cloud-Projekt-ID, die unter IAM-Einstellungen aufgeführt istLOCATION
: der Standort der Instanz. Verwenden Sie eine der unterstützten Regionen:us-central1
us-east1
asia-south1
europe-west1
europe-west2
europe-west4
northamerica-northeast1
southamerica-east1
INSTANCE_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für die InstanzMODEL_ID
: die benutzerdefinierte Kennung für das Modell
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://financialservices.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.financialservices.v1.OperationMetadata", "createTime": CREATE_TIME, "target": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/instances/INSTANCE_ID/models/MODEL_ID", "verb": "delete", "requestedCancellation": false, "apiVersion": "v1" }, "done": false }
Weitere Informationen zum Abrufen des Ergebnisses des Vorgangs mit langer Ausführungszeit finden Sie unter Ergebnis prüfen.