Cette ancienne version d'AutoML Natural Language est obsolète et ne sera plus disponible sur Google Cloud après le 15 mars 2024. Toutes les anciennes fonctionnalités d'AutoML Natural Language ainsi que les nouvelles sont disponibles sur la plate-forme Vertex AI. Consultez la page Migrer vers Vertex AI pour savoir comment migrer vos ressources.

Gérer les ensembles de données

Un projet peut avoir plusieurs ensembles de données, chacun servant à entraîner un modèle distinct. Vous pouvez obtenir la liste des ensembles de données disponibles et supprimer les ensembles de données dont vous n'avez plus besoin.

Pour plus d'informations sur la création d'un ensemble de données et l'importation de données, consultez la section Créer des ensembles de données et importer des données.

Répertorier les ensembles de données

Un projet peut inclure de nombreux ensembles de données. Cette section explique comment récupérer la liste des ensembles de données disponibles pour un projet.

Pour afficher la liste des ensembles de données disponibles à l'aide de l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, cliquez sur le lien Ensembles de données en haut du menu de navigation de gauche.

Pour afficher les ensembles de données d'un autre projet, sélectionnez le projet dans la liste déroulante située dans la partie supérieure droite de la barre de titre.

REST

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

project-id : ID de votre projet.
location-id : emplacement de la ressource, us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne

Méthode HTTP et URL :

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets

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

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets"

PowerShell (Windows)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter gcloud auth list pour vérifier le compte actuellement actif.

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://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "datasets": [
    {
      "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/356587829854924648",
      "displayName": "test_dataset",
      "createTime": "2018-04-26T18:02:59.825060Z",
      "textClassificationDatasetMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/3104518874390609379",
      "displayName": "test",
      "createTime": "2017-12-16T01:10:38.328280Z",
      "textClassificationDatasetMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    }
  ]
}

Python

Pour savoir comment installer et utiliser la bibliothèque cliente pour AutoML Natural Language, consultez la page Bibliothèques clientes AutoML Natural Language. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AutoML Natural Language Python.

Pour vous authentifier auprès d'AutoML Natural Language, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"

# List all the datasets available in the region.
request = automl.ListDatasetsRequest(parent=project_location, filter="")
response = client.list_datasets(request=request)

print("List of datasets:")
for dataset in response:
    print(f"Dataset name: {dataset.name}")
    print("Dataset id: {}".format(dataset.name.split("/")[-1]))
    print(f"Dataset display name: {dataset.display_name}")
    print(f"Dataset create time: {dataset.create_time}")
    print(
        "Text classification dataset metadata: {}".format(
            dataset.text_classification_dataset_metadata
        )
    )

Java

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Dataset;
import com.google.cloud.automl.v1.ListDatasetsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import java.io.IOException;

class ListDatasets {

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

  // List the datasets
  static void listDatasets(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");
      ListDatasetsRequest request =
          ListDatasetsRequest.newBuilder().setParent(projectLocation.toString()).build();

      // List all the datasets available in the region by applying filter.
      System.out.println("List of datasets:");
      for (Dataset dataset : client.listDatasets(request).iterateAll()) {
        // Display the dataset information
        System.out.format("\nDataset name: %s\n", dataset.getName());
        // To get the dataset id, you have to parse it out of the `name` field. As dataset Ids are
        // required for other methods.
        // Name Form: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}`
        String[] names = dataset.getName().split("/");
        String retrievedDatasetId = names[names.length - 1];
        System.out.format("Dataset id: %s\n", retrievedDatasetId);
        System.out.format("Dataset display name: %s\n", dataset.getDisplayName());
        System.out.println("Dataset create time:");
        System.out.format("\tseconds: %s\n", dataset.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s\n", dataset.getCreateTime().getNanos());
        System.out.format(
            "Text classification dataset metadata: %s\n",
            dataset.getTextClassificationDatasetMetadata());
      }
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function listDatasets() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    filter: 'translation_dataset_metadata:*',
  };

  const [response] = await client.listDatasets(request);

  console.log('List of datasets:');
  for (const dataset of response) {
    console.log(`Dataset name: ${dataset.name}`);
    console.log(
      `Dataset id: ${
        dataset.name.split('/')[dataset.name.split('/').length - 1]
      }`
    );
    console.log(`Dataset display name: ${dataset.displayName}`);
    console.log('Dataset create time');
    console.log(`\tseconds ${dataset.createTime.seconds}`);
    console.log(`\tnanos ${dataset.createTime.nanos / 1e9}`);
    console.log(
      `Text classification dataset metadata: ${dataset.textClassificationDatasetMetadata}`
    );
  }
}

listDatasets();

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listDatasets lists existing datasets.
func listDatasets(w io.Writer, projectID string, location string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.ListDatasetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.ListDatasets(ctx, req)

	// Iterate over all results
	for {
		dataset, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("ListGlossaries.Next: %w", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "Dataset name: %v\n", dataset.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset display name: %v\n", dataset.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset create time:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetSeconds())
		fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetNanos())

		// Language text classification
		if metadata := dataset.GetTextClassificationDatasetMetadata(); metadata != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Text classification dataset metadata: %v\n", metadata)
		}

	}

	return nil
}

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour Ruby.

Exporter un ensemble de données

Vous pouvez exporter un fichier CSV contenant toutes les informations d'un ensemble de données vers un bucket Google Cloud Storage. Le fichier CSV exporté a le même format que le fichier CSV d'importation des données d'entraînement.

Pour exporter un ensemble de données, procédez comme suit :

Sélectionnez l'ensemble de données dans lequel vous souhaitez exporter les documents sur la page Ensembles de données.
Cliquez sur l'option Exporter les données en haut de la page des détails de l'ensemble de données.
Accédez au bucket Cloud Storage dans lequel vous souhaitez écrire le fichier CSV d'exportation.
Cliquez sur Exporter le fichier CSV.

Vous recevrez un e-mail une fois le processus d'exportation des données terminé.

Python

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"
# gcs_uri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/export/"

client = automl.AutoMlClient()

# Get the full path of the dataset
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, "us-central1", dataset_id)

gcs_destination = automl.GcsDestination(output_uri_prefix=gcs_uri)
output_config = automl.OutputConfig(gcs_destination=gcs_destination)

response = client.export_data(name=dataset_full_id, output_config=output_config)
print(f"Dataset exported. {response.result()}")

Java

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.automl.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.automl.v1.OutputConfig;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class ExportDataset {

  static void exportDataset() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String gcsUri = "gs://BUCKET_ID/path_to_export/";
    exportDataset(projectId, datasetId, gcsUri);
  }

  // Export a dataset to a GCS bucket
  static void exportDataset(String projectId, String datasetId, String gcsUri)
      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 complete path of the dataset.
      DatasetName datasetFullId = DatasetName.of(projectId, "us-central1", datasetId);
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsUri).build();

      // Export the dataset to the output URI.
      OutputConfig outputConfig =
          OutputConfig.newBuilder().setGcsDestination(gcsDestination).build();

      System.out.println("Processing export...");
      Empty response = client.exportDataAsync(datasetFullId, outputConfig).get();
      System.out.format("Dataset exported. %s\n", response);
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const gcsUri = 'gs://BUCKET_ID/path_to_export/';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function exportDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.datasetPath(projectId, location, datasetId),
    outputConfig: {
      gcsDestination: {
        outputUriPrefix: gcsUri,
      },
    },
  };

  const [operation] = await client.exportData(request);
  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Dataset exported: ${response}`);
}

exportDataset();

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// exportDataset exports a dataset.
func exportDataset(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, outputURI string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TRL123456789..."
	// outputURI := "gs://BUCKET_ID/path_to_export/"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.ExportDataRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/datasets/%s", projectID, location, datasetID),
		OutputConfig: &automlpb.OutputConfig{
			Destination: &automlpb.OutputConfig_GcsDestination{
				GcsDestination: &automlpb.GcsDestination{
					OutputUriPrefix: outputURI,
				},
			},
		},
	}

	op, err := client.ExportData(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("ExportData: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset exported.\n")

	return nil
}

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour Ruby.

Supprimer un ensemble de données

Pour supprimer un ensemble de données dans l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, procédez comme suit :

Cliquez sur le menu à trois points situé tout à droite de l'ensemble de données à supprimer, puis sélectionnez Supprimer l'ensemble de données.
Cliquez sur Supprimer dans la boîte de dialogue de confirmation.

REST

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

project-id : ID de votre projet.
location-id : emplacement de la ressource, us-central1 pour l'emplacement mondial ou eu pour l'Union européenne
dataset-id : ID de votre ensemble de données

Méthode HTTP et URL :

DELETE https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets/dataset-id

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

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

exécutez la commande suivante :

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets/dataset-id"

PowerShell (Windows)

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://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/datasets/dataset-id" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/operations/4422270194425422927",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "progressPercentage": 100,
    "createTime": "2018-04-27T02:33:02.479200Z",
    "updateTime": "2018-04-27T02:35:17.309060Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Python

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the dataset
dataset_full_id = client.dataset_path(project_id, "us-central1", dataset_id)
response = client.delete_dataset(name=dataset_full_id)

print(f"Dataset deleted. {response.result()}")

Java

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DatasetName;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class DeleteDataset {

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

  // Delete a dataset
  static void deleteDataset(String projectId, String datasetId)
      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 dataset.
      DatasetName datasetFullId = DatasetName.of(projectId, "us-central1", datasetId);
      Empty response = client.deleteDatasetAsync(datasetFullId).get();
      System.out.format("Dataset deleted. %s\n", response);
    }
  }
}

Node.js

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function deleteDataset() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.datasetPath(projectId, location, datasetId),
  };

  const [operation] = await client.deleteDataset(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Dataset deleted: ${response}`);
}

deleteDataset();

Go

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// deleteDataset deletes a dataset.
func deleteDataset(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.DeleteDatasetRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/datasets/%s", projectID, location, datasetID),
	}

	op, err := client.DeleteDataset(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteDataset: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Dataset deleted.\n")

	return nil
}

Langages supplémentaires

C# : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour C# sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour .NET.

PHP : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour PHP sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour PHP.

Ruby : Veuillez suivre les Instructions de configuration pour Ruby sur la page des bibliothèques clientes, puis consultez la Documentation de référence sur AutoML Natural Language pour Ruby.