Entrenamiento de modelos

Cuando tienes un conjunto de datos con un conjunto sólido de elementos de entrenamiento etiquetados, ya puedes crear y entrenar el modelo personalizado.

El entrenamiento de un modelo puede tomar varias horas en completarse. El tiempo de entrenamiento necesario depende de varios factores, como el tamaño del conjunto de datos, la naturaleza de los elementos de entrenamiento y la complejidad de los modelos. AutoML Natural Language usa la interrupción anticipada para garantizar el mejor modelo posible sin sobreajustes.

Para los modelos de clasificación, el tiempo de entrenamiento promedio es de, aproximadamente, 6 horas, con un máximo de 24 horas. Para los modos de extracción de entidades y análisis de opiniones, el tiempo de entrenamiento promedio es de 5 horas, con un máximo de 6 horas.

Después de que un modelo se entrena con éxito, recibes un mensaje en la dirección de correo electrónico asociada a tu proyecto.

La vida útil máxima de un modelo personalizado es de 18 meses. Debes crear y entrenar un modelo nuevo para seguir haciendo predicciones después de ese período.

IU web

Para entrenar un modelo, sigue estos pasos:

  1. Abre la IU de AutoML Natural Language y selecciona Comenzar en el cuadro correspondiente al tipo de modelo que planeas entrenar.

    Aparece la página Conjuntos de datos, que muestra el estado de los conjuntos de datos creados anteriormente para el proyecto actual. Para entrenar con un conjunto de datos de un proyecto diferente, selecciona el proyecto de la lista desplegable ubicada en la esquina superior derecha de la barra de título.

  2. Selecciona el conjunto de datos que deseas usar para entrenar el modelo personalizado.

    El nombre visible del conjunto de datos seleccionado aparece en la barra de título y, en la página, se muestran los documentos individuales del conjunto de datos junto con sus etiquetas.

    Página de elementos de texto

  3. Cuando hayas terminado de revisar el conjunto de datos, haz clic en la pestaña Entrenar justo debajo de la barra de título.

    Si vas a entrenar el primer modelo de este conjunto de datos, la página de entrenamiento proporciona un análisis básico del conjunto de datos y te aconseja si es adecuado para el entrenamiento. Si AutoML Natural Language sugiere cambios, considera volver a la página de Elementos de texto y agregar documentos o etiquetas.

    Si ya entrenaste otros modelos de este conjunto de datos, la página de entrenamiento muestra las métricas de evaluación básicas para esos modelos.

  4. Haga clic en Comenzar entrenamiento.

  5. Ingresa un nombre para el modelo.

    El nombre del modelo puede tener hasta 32 caracteres y contener solo letras, números y guiones bajos. El primer carácter debe ser una letra.

  6. Para entrenar un modelo de extracción de entidades a fin de obtener terminología de atención médica, selecciona Habilitar extracción de entidades de Healthcare (Beta) (opcional). Esta opción te permite comenzar con un modelo ajustado para el cuidado de la salud que está optimizado a fin de procesar los datos de atención médica. Si deseas obtener más información, consulta AutoML Entity Extraction for Healthcare.

  7. Selecciona la casilla de verificación Implementa el modelo después de finalizar el entrenamiento si deseas implementar el modelo automáticamente.

  8. Haz clic en Comenzar entrenamiento.

Muestras de código

Clasificación

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • project-id: el ID de tu proyecto
  • location-id: la ubicación del recurso; us-central1 para la ubicación global o eu para la Unión Europea
  • dataset-id: ID del conjunto de datos

HTTP method and URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "displayName": "test_model",
  "dataset_id": "dataset-id",
  "textClassificationModelMetadata": {
   }
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Obtener el estado de una operación.

{
  "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/operations/1979469554520652445",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "updateTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "cancellable": true
  }
}

Python

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import automl

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

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"
# Leave model unset to use the default base model provided by Google
metadata = automl.TextClassificationModelMetadata()
model = automl.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    text_classification_model_metadata=metadata,
)

# Create a model with the model metadata in the region.
response = client.create_model(parent=project_location, model=model)

print(f"Training operation name: {response.operation.name}")
print("Training started...")

Java

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Java de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.TextClassificationModelMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LanguageTextClassificationCreateModel {

  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 datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String displayName = "YOUR_DATASET_NAME";
    createModel(projectId, datasetId, displayName);
  }

  // Create a model
  static void createModel(String projectId, String datasetId, String displayName)
      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()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");
      // Set model metadata.
      TextClassificationModelMetadata metadata =
          TextClassificationModelMetadata.newBuilder().build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTextClassificationModelMetadata(metadata)
              .build();

      // Create a model with the model metadata in the region.
      OperationFuture<Model, OperationMetadata> future =
          client.createModelAsync(projectLocation, model);
      // OperationFuture.get() will block until the model is created, which may take several hours.
      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Training operation name: %s\n", future.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Training started...");
    }
  }
}

Node.js

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

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

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

async function createModel() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    model: {
      displayName: displayName,
      datasetId: datasetId,
      textClassificationModelMetadata: {}, // Leave unset, to use the default base model
    },
  };

  // Don't wait for the LRO
  const [operation] = await client.createModel(request);
  console.log(`Training started... ${operation}`);
  console.log(`Training operation name: ${operation.name}`);
}

createModel();

Go

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// languageTextClassificationCreateModel creates a model for text classification.
func languageTextClassificationCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TCN123456789..."
	// modelName := "model_display_name"

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

	req := &automlpb.CreateModelRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Model: &automlpb.Model{
			DisplayName: modelName,
			DatasetId:   datasetID,
			ModelMetadata: &automlpb.Model_TextClassificationModelMetadata{
				TextClassificationModelMetadata: &automlpb.TextClassificationModelMetadata{},
			},
		},
	}

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

	return nil
}

Idiomas adicionales

C# : Sigue las Instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para .NET.

PHP : Sigue las Instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para PHP.

Ruby : Sigue las Instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para Ruby.

Extracción de entidades

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • project-id: el ID de tu proyecto
  • location-id: la ubicación del recurso; us-central1 para la ubicación global o eu para la Unión Europea
  • dataset-id: ID del conjunto de datos
  • model-hint: Es el modelo de referencia que se usará, como default o healthcare (beta).

HTTP method and URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "displayName": "test_model",
  "dataset_id": "dataset-id",
  "textExtractionModelMetadata": {
    "model_hint": "model-hint"
  }
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Obtener el estado de una operación.

{
  "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/operations/1979469554520652445",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "updateTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "cancellable": true
  }
}

Python

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import automl

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

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"
# Leave model unset to use the default base model provided by Google
metadata = automl.TextExtractionModelMetadata()
model = automl.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    text_extraction_model_metadata=metadata,
)

# Create a model with the model metadata in the region.
response = client.create_model(parent=project_location, model=model)

print(f"Training operation name: {response.operation.name}")
print("Training started...")

Java

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Java de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.TextExtractionModelMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LanguageEntityExtractionCreateModel {

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

  // Create a model
  static void createModel(String projectId, String datasetId, String displayName)
      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()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");
      // Set model metadata.
      TextExtractionModelMetadata metadata = TextExtractionModelMetadata.newBuilder().build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTextExtractionModelMetadata(metadata)
              .build();

      // Create a model with the model metadata in the region.
      OperationFuture<Model, OperationMetadata> future =
          client.createModelAsync(projectLocation, model);
      // OperationFuture.get() will block until the model is created, which may take several hours.
      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Training operation name: %s\n", future.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Training started...");
    }
  }
}

Node.js

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

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

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

async function createModel() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    model: {
      displayName: displayName,
      datasetId: datasetId,
      textExtractionModelMetadata: {}, // Leave unset, to use the default base model
    },
  };

  // Don't wait for the LRO
  const [operation] = await client.createModel(request);
  console.log(`Training started... ${operation}`);
  console.log(`Training operation name: ${operation.name}`);
}

createModel();

Go

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// languageEntityExtractionCreateModel creates a model for text entity extraction.
func languageEntityExtractionCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TEN123456789..."
	// modelName := "model_display_name"

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

	req := &automlpb.CreateModelRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Model: &automlpb.Model{
			DisplayName: modelName,
			DatasetId:   datasetID,
			ModelMetadata: &automlpb.Model_TextExtractionModelMetadata{
				TextExtractionModelMetadata: &automlpb.TextExtractionModelMetadata{},
			},
		},
	}

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

	return nil
}

Idiomas adicionales

C# : Sigue las Instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para .NET.

PHP : Sigue las Instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para PHP.

Ruby : Sigue las Instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para Ruby.

Análisis de opiniones

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • project-id: el ID de tu proyecto
  • location-id: la ubicación del recurso; us-central1 para la ubicación global o eu para la Unión Europea
  • dataset-id: ID del conjunto de datos

HTTP method and URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "displayName": "test_model",
  "dataset_id": "dataset-id",
  "textSentimentModelMetadata": {
  }
}

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Obtener el estado de una operación.

{
  "name": "projects/434039606874/locations/us-central1/operations/1979469554520652445",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "updateTime": "2018-04-27T01:28:41.338120Z",
    "cancellable": true
  }
}

Python

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Python de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import automl

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

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"
# Leave model unset to use the default base model provided by Google
metadata = automl.TextSentimentModelMetadata()
model = automl.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    text_sentiment_model_metadata=metadata,
)

# Create a model with the model metadata in the region.
response = client.create_model(parent=project_location, model=model)

print(f"Training operation name: {response.operation.name}")
print("Training started...")

Java

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Java de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.TextSentimentModelMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class LanguageSentimentAnalysisCreateModel {

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

  // Create a model
  static void createModel(String projectId, String datasetId, String displayName)
      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()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");
      // Set model metadata.
      System.out.println(datasetId);
      TextSentimentModelMetadata metadata = TextSentimentModelMetadata.newBuilder().build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTextSentimentModelMetadata(metadata)
              .build();

      // Create a model with the model metadata in the region.
      OperationFuture<Model, OperationMetadata> future =
          client.createModelAsync(projectLocation, model);
      // OperationFuture.get() will block until the model is created, which may take several hours.
      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Training operation name: %s\n", future.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Training started...");
    }
  }
}

Node.js

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Node.js de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

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

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

async function createModel() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    model: {
      displayName: displayName,
      datasetId: datasetId,
      textSentimentModelMetadata: {}, // Leave unset, to use the default base model
    },
  };

  // Don't wait for the LRO
  const [operation] = await client.createModel(request);
  console.log(`Training started... ${operation}`);
  console.log(`Training operation name: ${operation.name}`);
}

createModel();

Go

Para aprender a instalar y usar la biblioteca cliente de AutoML Natural Language, consulta Bibliotecas cliente de AutoML Natural Language. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Go de AutoML Natural Language.

Para autenticarte en AutoML Natural Language, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// languageSentimentAnalysisCreateModel creates a model for text sentiment analysis.
func languageSentimentAnalysisCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TST123456789..."
	// modelName := "model_display_name"

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

	req := &automlpb.CreateModelRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Model: &automlpb.Model{
			DisplayName: modelName,
			DatasetId:   datasetID,
			ModelMetadata: &automlpb.Model_TextSentimentModelMetadata{
				TextSentimentModelMetadata: &automlpb.TextSentimentModelMetadata{},
			},
		},
	}

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

	return nil
}

Idiomas adicionales

C# : Sigue las Instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para .NET.

PHP : Sigue las Instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para PHP.

Ruby : Sigue las Instrucciones de configuración de Ruby en la página de bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de AutoML Natural Language para Ruby.