Deployment e gestione degli endpoint

Utilizza un modello Speech-to-Text personalizzato addestrato nella tua applicazione di produzione o nei flussi di lavoro di benchmarking. Devi eseguire il deployment del modello ed esporlo tramite un endpoint dedicato, creato in parte per eseguire il deployment del modello nella regione scelta. Ottieni automaticamente l'accesso programmatico attraverso un oggetto di riconoscimento. Viene utilizzato direttamente tramite l'API V2 o nella console Google Cloud. Puoi eseguire il deployment del modello in una regione diversa da quella in cui è stato addestrato, ma una copia del modello viene creata nella regione specificata dall'endpoint.

Per utilizzare un modello vocale personalizzato, devi eseguirne il deployment ed esporlo tramite un endpoint dedicato. Creando un endpoint, esegui il deployment del modello nella regione che preferisci. Ti viene concesso automaticamente l'accesso programmatico tramite un oggetto di riconoscimento da utilizzare direttamente tramite l'API V2 per l'inferenza o nella console Google Cloud.

Prima di iniziare

Assicurati di aver eseguito la registrazione per un account Google Cloud, creato un progetto e addestrato un modello vocale personalizzato.

  1. Vai a Speech nella console Google Cloud e vai a Speech-to-Text.
  2. Naviga all'interno della sezione Modelli personalizzati della barra di navigazione a sinistra.

Creazione di un endpoint

  1. Vai alla scheda Endpoint nella sezione Modelli personalizzati.
  2. Fai clic su New Endpoint (Nuovo endpoint).
  3. Definisci un nome per l'endpoint. Agisce da identificatore univoco per la risorsa endpoint e viene utilizzato per richiamare il modello vocale personalizzato per l'inferenza.
  4. Definisci la regione in cui vuoi eseguire il deployment del modello vocale personalizzato. Se il modello è stato addestrato in una regione diversa da quella definita nella configurazione dell'endpoint, viene creata automaticamente una nuova copia del modello.
  5. Seleziona il modello vocale personalizzato addestrato dall'elenco che vuoi esporre tramite l'endpoint.
  6. Fai clic su Crea e dopo qualche istante viene eseguito il deployment del modello vocale personalizzato nell'endpoint, pronto per essere utilizzato per l'inferenza e il benchmarking.
Screenshot del flusso di lavoro di creazione degli endpoint del modello Speech-to-Text personalizzato, che mostra i campi obbligatori per l'endpoint del modello personalizzato

Elenca i tuoi endpoint

Puoi gestire gli endpoint associati nella console selezionando la scheda Endpoint nella sezione Modelli personalizzati. Puoi anche elencare gli endpoint che hai creato nella console, insieme al loro stato attuale e al modello Speech-to-Text personalizzato associato.

Screenshot del flusso di lavoro dell'elenco di endpoint del modello Speech-to-Text personalizzato, che mostra una tabella con tutti gli endpoint già creati dei modelli personalizzati

Eliminazione di un endpoint

Prima di iniziare, assicurati che non ci sia traffico instradato attraverso il tuo endpoint, perché la sua eliminazione interromperà la gestione delle richieste.

  1. Vai alla scheda Endpoint nella sezione Modelli personalizzati.
  2. Nella scheda Endpoint, fai clic per espandere le opzioni, quindi fai clic su Elimina. Dopo qualche istante, l'endpoint viene eliminato e non gestisce più alcun traffico.

Confronta il modello

Utilizzando il modello Speech-to-Text personalizzato e il set di dati di benchmarking per valutare l'accuratezza del modello, segui la guida Misura e migliora l'accuratezza.