Implantar um modelo de fala personalizado

Nesta página, você verá como usar um modelo de fala personalizado treinado em aplicativos de produção ou fluxos de trabalho de comparação.

Use um modelo de fala personalizado treinado no aplicativo de produção ou nos fluxos de trabalho de comparação. É preciso implantar e expor o modelo usando um endpoint dedicado, criado em parte para implantar o modelo na região escolhida. Você recebe automaticamente o acesso programático com um objeto reconhecedor. Ele é usado diretamente por meio da API V2 ou no console do Google Cloud.
É possível implantar o modelo em uma região diferente de onde ele foi treinado. No entanto, uma cópia do modelo é criada na região especificada pelo endpoint.

Para usar um modelo de fala personalizado, é preciso implantá-lo e expô-lo em um endpoint dedicado. Ao criar um endpoint, você implanta o modelo na região de sua escolha e automaticamente recebe acesso programático por um objeto reconhecedor, que será usado diretamente com a API V2 para inferência ou no console do Google Cloud para acesso à IU. Se você implantar o modelo em uma região diferente daquela em que ele foi treinado, uma cópia dele será criada na região especificada do endpoint.

Antes de começar

Verifique se você se inscreveu em uma conta do Google Cloud, criou um projeto e treinou um modelo de fala personalizado.

  1. Acesse "Speech" no Console do Google Cloud e navegue até a interface da Speech-to-Text.
  2. Acesse a seção Modelos personalizados da barra de navegação à esquerda.

Crie um endpoint

  1. Navegue até a guia Endpoints da seção Modelos personalizados.
  2. Clique em Novo endpoint.
  3. Defina um nome para o endpoint. Ele é um identificador exclusivo do recurso de endpoint e é usado para invocar seu modelo de fala personalizado para inferência.
  4. Defina a região em que você quer implantar o modelo de fala personalizado. Se o modelo foi treinado em uma região diferente da definida na configuração do endpoint, uma nova cópia do modelo será criada automaticamente.
  5. Selecione na lista o modelo de fala personalizado treinado que você quer expor pelo endpoint.
  6. Clique em Criar e, após alguns instantes, seu modelo de fala personalizado será implantado no endpoint, pronto para ser usado para inferência e comparação.

Listar seus endpoints

  1. Navegue até a guia Endpoints da seção Modelos personalizados.
  2. Na guia Endpoints, todos os endpoints que você criou são listados com o estado atual deles.

Excluir um endpoint

Antes de começar, verifique se não há tráfego roteado pelo endpoint, porque a exclusão vai impedir que ele atenda às solicitações.

  1. Navegue até a guia Endpoints da seção Modelos personalizados.
  2. Na guia Endpoints, clique para expandir as opções e clique em "Excluir".
    Em alguns instantes, o endpoint é excluído e não veicula mais tráfego.