创建和管理模型

注意：AutoML API 和 Cloud Translation 高级版 API 都提供 AutoML Translation 功能。建议您使用 Cloud Translation 高级版 API 创建数据集和模型，因为未来的增强功能将仅针对 Cloud Translation 高级版 API 推出。如需了解详情，请参阅升级 AutoML 资源。

创建自定义模型的方法，是使用准备好的 数据集对其进行训练。 AutoML Translation 使用数据集中的条目来训练、测试模型并 evaluate 其性能。您可以查看结果、根据需要调整训练数据集，并使用改进的数据集训练新模型。

训练模型可能需要几个小时才能完成。借助 AutoML API，您可以查看训练的状态。

每次开始训练时，AutoML Translation 都会创建新模型，因此您的项目可能包含大量模型。您可以获取项目中模型的列表并删除不再需要的模型。

注意：AutoML 模型在定期升级的代管式平台上运行。AutoML 模型必须至少每 18 个月重新训练一次，以确保翻译在一段时间内保持一致的性能和稳定性，以及获得自初始训练以来的升级所带来的任何好处。使用以前的 AutoML 正式版（例如，使用 v1beta1）创建的模型必须重新训练，以便将所有资产移动到该平台的 v1 版。

训练模型

如果您拥有一个包含一组可靠的训练句对的数据集，就可以创建并训练自定义模型。

网页界面

1. 打开 AutoML Translation 界面。

   数据集页面显示当前项目的可用数据集。

2. 选择要用于训练自定义模型的数据集。

   所选数据集的显示名会显示在标题栏中，该页面还会列出数据集中的各个训练项以及各自的“训练”“验证”或“测试”标签。

3. 查看完数据集后，点击标题栏正下方的训练标签页。

   

4. 点击开始训练。

   将出现训练新模型对话框。

5. 为模型指定名称。

6. 点击开始训练以开始训练自定义模型。

训练模型可能需要几个小时才能完成。成功训练模型后，我们会向您注册程序时使用的电子邮件地址发送一封邮件。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID
• model-name：新模型的名称
• dataset-id：数据集的 ID。此 ID 是数据集名称的最后一个元素。例如，如果数据集的名称为 projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/3104518874390609379，则数据集 ID 为 3104518874390609379。

HTTP 方法和网址：

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models

请求 JSON 正文：

{
    "displayName": "model-name",
    "dataset_id": "dataset-id",
    "translationModelMetadata": {
        "base_model" : ""
    }
}

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/project-number/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-10-02T18:40:04.010343Z",
    "updateTime": "2019-10-02T18:40:04.010343Z",
    "createModelDetails": {}
  }
}

Go

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Go API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// translateCreateModel creates a model for translate.
func translateCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "TRL123456789..."
	// 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_TranslationModelMetadata{
				TranslationModelMetadata: &automlpb.TranslationModelMetadata{},
			},
		},
	}

	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
}

Java

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Java API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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.TranslationModelMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class TranslateCreateModel {

  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");
      TranslationModelMetadata translationModelMetadata =
          TranslationModelMetadata.newBuilder().build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setTranslationModelMetadata(translationModelMetadata)
              .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

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Node.js API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/**
 * 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,
      translationModelMetadata: {},
    },
  };

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

createModel();

Python

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Python API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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"
translation_model_metadata = automl.TranslationModelMetadata()
model = automl.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    translation_model_metadata=translation_model_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...")

其他语言

C#：请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 AutoML Translation 参考文档。

PHP：请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 AutoML Translation 参考文档。

Ruby：请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 AutoML Translation 参考文档。

获取操作状态

如需检查长时间运行的任务（将训练项导入数据集或训练模型）的状态，您可以使用在开始执行该任务时所收到响应中的操作 ID。

注意：使用网页界面时，您可以监控该列表页面的状态列中的状态。

您只能使用 AutoML API 检查操作的状态。

如需获取训练操作的状态，您必须向 operations 资源发送 GET 请求。下面演示了如何发送此类请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• operation-name：在对 API 的原始调用的响应中返回的操作名称
• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID

HTTP 方法和网址：

GET https://automl.googleapis.com/v1/operation-name

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/operation-name"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/operation-name" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-10-01T22:13:48.155710Z",
    "updateTime": "2019-10-01T22:13:52.321072Z",
    ...
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "resource-type",
    "name": "resource-name"
  }
}

取消操作

您可以使用操作 ID 取消导入任务或训练任务。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• operation-name：操作的完整名称。完整名称的格式为 projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id。
• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID

HTTP 方法和网址：

POST https://automl.googleapis.com/v1/operation-name:cancel

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d "" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/operation-name:cancel"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/operation-name:cancel" | Select-Object -Expand Content

您应该会收到一个成功的状态代码 (2xx) 和一个空响应。

管理模型

获取模型的相关信息

训练完成后，您可以获取有关新创建的模型的信息。

本部分中的示例返回模型的基本元数据。要获取有关模型准确率和就绪情况的详细信息，请参阅评估模型。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• model-name：模型的完整名称。模型的完整名称包括您的项目名称和位置。模型名称类似于以下示例：projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id。
• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID

HTTP 方法和网址：

GET https://automl.googleapis.com/v1/model-name

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/model-name"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/model-name" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/project-number/locations/us-central1/models/model-id",
  "displayName": "model-display-name",
  "datasetId": "dataset-id",
  "createTime": "2019-10-01T21:51:44.115634Z",
  "deploymentState": "DEPLOYED",
  "updateTime": "2019-10-02T00:22:36.330849Z",
  "translationModelMetadata": {
    "sourceLanguageCode": "source-language",
    "targetLanguageCode": "target-language"
  }
}

Go

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Go API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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
}

Java

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Java API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Node.js API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/**
 * 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();

Python

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Python API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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}")

其他语言

C#：请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 AutoML Translation 参考文档。

PHP：请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 AutoML Translation 参考文档。

Ruby：请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 AutoML Translation 参考文档。

列出模型

一个项目可以包含许多模型。本部分介绍如何检索项目的可用模型列表。

网页界面

要使用 AutoML Translation 界面查看可用模型的列表，请点击左侧导航栏中的灯泡图标。

要查看其他项目的模型，请从标题栏右上角的下拉列表中选择该项目。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID

HTTP 方法和网址：

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "model": [
    {
      "name": "projects/project-number/locations/us-central1/models/model-id",
      "displayName": "model-display-name",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-10-01T21:51:44.115634Z",
      "deploymentState": "DEPLOYED",
      "updateTime": "2019-10-02T00:22:36.330849Z",
      "translationModelMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "source-language",
        "targetLanguageCode": "target-language"
      }
    }
  ]
}

Go

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Go API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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
}

Java

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Java API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Node.js API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/**
 * 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();

Python

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Python API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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}")

其他语言

C#：请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 AutoML Translation 参考文档。

PHP：请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 AutoML Translation 参考文档。

Ruby：请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 AutoML Translation 参考文档。

删除模型

以下示例演示了如何删除模型。

网页界面

1. 在 AutoML Translation 界面中，点击左侧导航菜单中的灯泡图标以显示可用模型列表。

   

2. 点击待删除行最右侧的三点状菜单，然后选择删除模型。

3. 在确认对话框中点击删除。

REST

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• model-name：模型的完整名称。模型的完整名称包括您的项目名称和位置。模型名称类似于以下示例：projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id。
• project-id：您的 Google Cloud Platform 项目 ID

HTTP 方法和网址：

DELETE https://automl.googleapis.com/v1/model-name

如需发送您的请求，请展开以下选项之一：

curl（Linux、macOS 或 Cloud Shell）

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI，或者使用了 Cloud Shell，这会使您自动登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/model-name"

PowerShell (Windows)

注意：以下命令假定您已使用您的用户账号通过运行 gcloud init 或 gcloud auth login 登录 gcloud CLI。您可以运行 gcloud auth list 来检查当前活跃的账号。

执行以下命令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/model-name" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/project-number/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "progressPercentage": 100,
    "createTime": "2018-04-27T02:33:02.479200Z",
    "updateTime": "2018-04-27T02:35:17.309060Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Go

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Go API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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
}

Java

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Java API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Node.js API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

/**
 * 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();

Python

如需了解如何安装和使用 AutoML Translation 客户端库，请参阅 AutoML Translation 客户端库。 如需了解详情，请参阅 AutoML Translation Python API 参考文档。

如需向 AutoML Translation 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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()}")

其他语言

C#：请按照客户端库页面上的 C# 设置说明操作，然后访问 .NET 版 AutoML Translation 参考文档。

PHP：请按照客户端库页面上的 PHP 设置说明操作，然后访问 PHP 版 AutoML Translation 参考文档。

Ruby：请按照客户端库页面上的 Ruby 设置说明操作，然后访问 Ruby 版 AutoML Translation 参考文档。