Gérer les modèles

Pour créer un modèle personnalisé, vous l'entraînez à l'aide d'un ensemble de données préparé. ensemble de données AutoML Natural Language utilise les éléments de l'ensemble de données pour entraîner le modèle, le tester et évaluer ses performances. Vous examinez les résultats, ajustez l'ensemble de données d'entraînement si nécessaire et entraînez un nouveau modèle à l'aide de l'ensemble de données amélioré.

L'entraînement d'un modèle peut prendre plusieurs heures. AutoML API vous permet de vérifier l'état de l'entraînement.

Étant donné que AutoML Natural Language crée un modèle à chaque fois que vous démarrez l'entraînement, votre projet peut inclure de nombreux modèles. Vous pouvez obtenir la liste des modèles de votre projet et supprimer les modèles dont vous n'avez plus besoin.

Obtenir des informations sur un modèle

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

Les exemples de cette section affichent les métadonnées de base relatives à un modèle. Pour en savoir plus sur la précision et l'état de préparation d'un modèle, consultez la page Évaluer les modèles.

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
  • model-id : ID de votre modèle

Méthode HTTP et URL : 

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

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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "model": [
    {
      "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/models/3745331181667467569",
      "createTime": "2018-04-27T02:00:22.329970Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
      },
      "displayName": "a_98487760535e48319dd204e6394670"
    },
}

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"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
model = client.get_model(name=model_full_id)

# 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}")
print(f"Model create time: {model.create_time}")
print(f"Model deployment state: {deployment_state}")

Java

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 Java.

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. 

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import java.io.IOException;

class GetModel {

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

  // Get a model
  static void getModel(String projectId, String modelId) 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()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      Model model = client.getModel(modelFullId);

      // 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

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 Node.js.

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. 

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

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

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

async function getModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

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

  console.log(`Model name: ${response.name}`);
  console.log(
    `Model id: ${
      response.name.split('/')[response.name.split('/').length - 1]
    }`
  );
  console.log(`Model display name: ${response.displayName}`);
  console.log('Model create time');
  console.log(`\tseconds ${response.createTime.seconds}`);
  console.log(`\tnanos ${response.createTime.nanos / 1e9}`);
  console.log(`Model deployment state: ${response.deploymentState}`);
}

getModel();

Go

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 Go.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// getModel gets a model.
func getModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

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

	req := &automlpb.GetModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	model, err := client.GetModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("GetModel: %w", err)
	}

	// Retrieve deployment state.
	deploymentState := "undeployed"
	if model.GetDeploymentState() == automlpb.Model_DEPLOYED {
		deploymentState = "deployed"
	}

	// Display the model information.
	fmt.Fprintf(w, "Model name: %v\n", model.GetName())
	fmt.Fprintf(w, "Model display name: %v\n", model.GetDisplayName())
	fmt.Fprintf(w, "Model create time:\n")
	fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", model.GetCreateTime().GetSeconds())
	fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", model.GetCreateTime().GetNanos())
	fmt.Fprintf(w, "Model deployment state: %v\n", deploymentState)

	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.

Répertorier des modèles

Un projet peut inclure de nombreux modèles. Cette section décrit comment extraire la liste des modèles disponibles pour un projet.

Pour afficher la liste des modèles disponibles à l'aide de l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, cliquez sur l'icône représentant une ampoule dans la barre de navigation de gauche.

Pour afficher les modèles 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/models

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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "model": [
    {
      "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/models/7537307368641647584",
      "displayName": "c982e11ffbd5455e8d9bee2734f01f81",
      "textClassificationModelMetadata": {
      },
      "createTime": "2018-04-30T23:06:19.223230Z"
    },
    {
      "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/models/6877109870585533885",
      "displayName": "test_201801111318",
      "textClassificationModelMetadata": {
      },
      "createTime": "2018-01-11T21:25:05.893590Z"
    }
  ]
}

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"

request = automl.ListModelsRequest(parent=project_location, filter="")
response = client.list_models(request=request)

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

    print(f"Model name: {model.name}")
    print("Model id: {}".format(model.name.split("/")[-1]))
    print(f"Model display name: {model.display_name}")
    print(f"Model create time: {model.create_time}")
    print(f"Model deployment state: {deployment_state}")

Java

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 Java.

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. 

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ListModelsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.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

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 Node.js.

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. 

/**
 * 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 listModels() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    filter: 'translation_model_metadata:*',
  };

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

  console.log('List of models:');
  for (const model of response) {
    console.log(`Model name: ${model.name}`);
    console.log(`
      Model id: ${model.name.split('/')[model.name.split('/').length - 1]}`);
    console.log(`Model display name: ${model.displayName}`);
    console.log('Model create time');
    console.log(`\tseconds ${model.createTime.seconds}`);
    console.log(`\tnanos ${model.createTime.nanos / 1e9}`);
    console.log(`Model deployment state: ${model.deploymentState}`);
  }
}

listModels();

Go

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 Go.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// listModels lists existing models.
func listModels(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.ListModelsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.ListModels(ctx, req)

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

		// Retrieve deployment state.
		deploymentState := "undeployed"
		if model.GetDeploymentState() == automlpb.Model_DEPLOYED {
			deploymentState = "deployed"
		}

		// Display the model information.
		fmt.Fprintf(w, "Model name: %v\n", model.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Model display name: %v\n", model.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Model create time:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", model.GetCreateTime().GetSeconds())
		fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", model.GetCreateTime().GetNanos())
		fmt.Fprintf(w, "Model deployment state: %v\n", deploymentState)
	}

	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.

Déployer ou annuler le déploiement d'un modèle

Avant de pouvoir effectuer des prédictions à partir d'un modèle, vous devez d'abord le déployer. Lorsque vous entraînez un modèle à l'aide de l'interface utilisateur Web, vous avez la possibilité de le déployer automatiquement une fois l'entraînement terminé.

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

Les modèles inactifs sont soumis à une annulation de déploiement automatique. Un modèle inactif est un modèle qui n'a pas été utilisé à des fins de prévision depuis 60 jours. Un modèle dont le déploiement a été annulé reste indisponible pour utilisation jusqu'à ce que vous le redéployiez explicitement à l'aide d'une méthode qui est mise à disposition avant toute annulation de déploiement.

Pour afficher l'état de déploiement d'un modèle dans l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, reportez-vous à la colonne Déployé de la page répertoriant les modèles. Dans l'onglet Test et utilisation, un champ "Note" s'affiche juste en dessous du nom du modèle pour indiquer si le modèle sélectionné est déployé, et un lien permet de changer cet état. Pour modifier l'état du modèle, cliquez sur Déployer le modèle ou Supprimer le déploiement.

Déploiement

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
  • model-name : le nom de votre modèle

Méthode HTTP et URL : 

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:deploy

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

Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une réponse vide.

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"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
response = client.deploy_model(name=model_full_id)

print(f"Model deployment finished. {response.result()}")

Java

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 Java.

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. 

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DeployModelRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.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

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 Node.js.

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. 

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

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

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

async function deployModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

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

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Model deployment finished. ${response}`);
}

deployModel();

Go

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 Go.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// deployModel deploys a model.
func deployModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

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

	req := &automlpb.DeployModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	op, err := client.DeployModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeployModel: %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, "Model deployed.\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.

Annuler le déploiement

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
  • model-name : le nom de votre modèle

Méthode HTTP et URL : 

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:undeploy

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

Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une réponse vide.

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"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
response = client.undeploy_model(name=model_full_id)

print(f"Model undeployment finished. {response.result()}")

Java

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 Java.

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. 

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.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

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 Node.js.

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. 

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

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

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

async function undeployModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

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

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Model undeployment finished. ${response}`);
}

undeployModel();

Go

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 Go.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// undeployModel deploys a model.
func undeployModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

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

	req := &automlpb.UndeployModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	op, err := client.UndeployModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeployModel: %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, "Model undeployed.\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 modèle

L'exemple suivant supprime un modèle.

Pour supprimer un modèle à l'aide de l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, procédez comme suit :

  1. Dans l'interface utilisateur d'AutoML Natural Language, cliquez sur l'icône représentant une ampoule dans le menu de navigation de gauche pour afficher la liste des modèles disponibles.

  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

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
  • model-name : le nom de votre modèle

Méthode HTTP et URL : 

DELETE https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id

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

Vous devriez recevoir un code d'état indiquant le succès de l'opération (2xx), ainsi qu'une réponse vide.

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"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
response = client.delete_model(name=model_full_id)

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

Java

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 Java.

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. 

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.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

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 Node.js.

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. 

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

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

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

async function deleteModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

  const [response] = await client.deleteModel(request);
  console.log(`Model deleted: ${response}`);
}

deleteModel();

Go

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 Go.

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. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

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

	req := &automlpb.DeleteModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	op, err := client.DeleteModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteModel: %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, "Model 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.