Gestione dei modelli

Puoi creare un modello personalizzato addestrandolo utilizzando un set di dati preparato. AutoML Natural Language utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutare le prestazioni. Puoi esaminare i risultati, modificare il set di dati di addestramento in base alle tue esigenze e addestrare un nuovo modello utilizzando il set di dati migliorato.

L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. AutoML API permette di controllare lo stato dell'addestramento.

Poiché AutoML Natural Language crea un nuovo modello ogni volta che inizi l'addestramento, il tuo progetto potrebbe includere numerosi modelli. Puoi ottenere un elenco dei modelli nel tuo progetto ed eliminare i modelli che non ti servono più.

Recupero delle informazioni su un modello

Al termine dell'addestramento, potrai ottenere informazioni sul modello appena creato.

Gli esempi in questa sezione restituiscono i metadati di base relativi a un model. Per ottenere dettagli su accuratezza e idoneità di un modello, consulta Valutazione dei modelli.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-id: il tuo ID progetto
  • location-id: la località della risorsa, us-central1 per la località globale o eu per l'Unione europea
  • model-id: il tuo ID modello

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

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

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Node.js documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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
}

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.

Elenco dei modelli

Un progetto può includere numerosi modelli. Questa sezione descrive come recuperare un dei modelli disponibili per un progetto.

Per visualizzare un elenco dei modelli disponibili utilizzando l'interfaccia utente di AutoML Natural Language, fai clic sull'icona a forma di lampadina nella barra di navigazione a sinistra.

Per visualizzare i modelli di un altro progetto, seleziona il progetto dal menu a discesa in alto a destra nella barra del titolo.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-id: il tuo ID progetto
  • location-id: la località della risorsa, us-central1 per la località globale o eu per l'Unione europea

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Node.js documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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
}

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.

Deployment o annullamento del deployment di un modello

Prima di poter utilizzare un modello per fare previsioni, devi eseguirne il deployment. Durante l'addestramento un modello utilizzando l'interfaccia utente web, hai la possibilità di eseguirne automaticamente il deployment una volta completato l'addestramento.

Il deployment di un modello comporta dei costi. Per ulteriori informazioni, consulta pagina dei prezzi.

I modelli inattivi sono soggetti a un deployment automatico. Un modello inattivo è un modello che non è stato utilizzato per la previsione da 60 giorni. Un deployment non eseguito non sarà disponibile per l'uso finché non ne eseguirai nuovamente il deployment utilizzando un metodo che reso disponibile prima di qualsiasi annullamento del deployment.

Per vedere lo stato di deployment di un modello nella UI di AutoML Natural Language, fai riferimento alla colonna Deployment eseguito nella pagina di elenco del modello. Nella scheda Test e Usa scheda, sotto il nome del modello compare una casella che indica se è in corso il deployment del modello selezionato e offre un link per la modifica lo stato del deployment. Per modificare, fai clic su Esegui il deployment del modello o Rimuovi deployment. lo stato del modello.

Esegui il deployment

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-id: il tuo ID progetto
  • location-id: la località della risorsa, us-central1 per la località globale o eu per l'Unione europea
  • model-name: il nome del modello

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Node.js documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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
}

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.

Annulla deployment

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-id: il tuo ID progetto
  • location-id: la località della risorsa, us-central1 per la località globale o eu per l'Unione europea
  • model-name: il nome del modello

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Node.js documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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
}

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.

Eliminazione di un modello

L'esempio seguente elimina un modello.

Per eliminare un modello utilizzando l'interfaccia utente di AutoML Natural Language:

  1. Nell'interfaccia utente di AutoML Natural Language, fai clic sull'icona a forma di luce nel menu di navigazione a sinistra per visualizzare l'elenco dei modelli disponibili.

  2. Fai clic sul menu con tre puntini all'estrema destra della riga che vuoi eliminare e Seleziona Elimina modello.

  3. Fai clic su Elimina nella finestra di dialogo di conferma.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-id: il tuo ID progetto
  • location-id: la località della risorsa, us-central1 per la località globale o eu per l'Unione europea
  • model-name: il nome del modello

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.

Python

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Python documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Java documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Node.js documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Natural Language, consulta Librerie client di AutoML Natural Language. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Natural Language Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione ad AutoML Natural Language, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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
}

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per PHP.

Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Natural Language per Ruby.