パッケージ google.cloud.automl.v1beta1

索引

AutoMl

AutoML サーバー API。

リソース名はサーバーによって割り当てられます。サーバーは、作成した名前のリソースが削除された後、その名前を再利用しません。

リソースの ID は、アイテムのリソース名の最後の要素です。projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id} の場合、アイテムの ID は {dataset_id} です。

CreateDataset

rpc CreateDataset(CreateDatasetRequest) returns (Dataset)

データセットを作成します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
CreateModel

rpc CreateModel(CreateModelRequest) returns (Operation)

モデルを作成します。完了すると、response フィールドにモデルを返します。モデルを作成すると、そのモデルに対する複数のモデル評価（グローバル評価と、アノテーション仕様ごとに 1 つの評価）が作成されます。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
DeleteDataset

rpc DeleteDataset(DeleteDatasetRequest) returns (Operation)

データセットとそのすべてのコンテンツを削除します。完了すると、response フィールドで空のレスポンスを返し、metadata フィールドで delete_details を返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
DeleteModel

rpc DeleteModel(DeleteModelRequest) returns (Operation)

モデルを削除します。モデルがすでにデプロイされている場合は、AutoML BE でのみモデルが削除され、本番環境でデプロイされたモデルのステータスは変更されません。完了すると response フィールドで google.protobuf.Empty を、metadata フィールドで delete_details を返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
DeployModel

rpc DeployModel(DeployModelRequest) returns (Operation)

モデルをデプロイします。完了すると、response フィールドで [DeployModelResponse][] を返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
ExportData

rpc ExportData(ExportDataRequest) returns (Operation)

データセットのデータを Google Cloud Storage バケットにエクスポートします。完了すると、response フィールドで空のレスポンスを返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
GetDataset

rpc GetDataset(GetDatasetRequest) returns (Dataset)

データセットを取得します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
GetModel

rpc GetModel(GetModelRequest) returns (Model)

モデルを取得します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
GetModelEvaluation

rpc GetModelEvaluation(GetModelEvaluationRequest) returns (ModelEvaluation)

モデル評価を取得します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
ImportData

rpc ImportData(ImportDataRequest) returns (Operation)

データセットにデータをインポートします。完了すると、response フィールドで空のレスポンスを返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
ListDatasets

rpc ListDatasets(ListDatasetsRequest) returns (ListDatasetsResponse)

プロジェクト内のデータセットをリストします。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
ListModelEvaluations

rpc ListModelEvaluations(ListModelEvaluationsRequest) returns (ListModelEvaluationsResponse)

モデル評価をリストします。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
ListModels

rpc ListModels(ListModelsRequest) returns (ListModelsResponse)

モデルをリストします。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。
UndeployModel

rpc UndeployModel(UndeployModelRequest) returns (Operation)

モデルをデプロイ解除します。完了すると、response フィールドで UndeployModelResponse を返します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。

PredictionService

AutoML Prediction API。

Predict

rpc Predict(PredictRequest) returns (PredictResponse)

予測を実施します。

承認スコープ

次の OAuth スコープが必要です。

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

詳細については、認証の概要をご覧ください。

AnnotationPayload

AutoML に関連するアノテーション情報を格納します。

フィールド
annotation_spec_id

string

出力のみ。このアノテーションが関係するアノテーション仕様のリソース ID。アノテーション仕様は、祖先のデータセット、または使用中のモデルのトレーニングに使用されたデータセットのいずれかから取得されます。

display_name

string

出力のみ。モデルがトレーニングされたときの AnnotationSpec.display_name の値。このフィールドはモデルのトレーニング時に値を返すため、異なるモデルが同じデータセットを使用してトレーニングされていても、任意の 2 つのモデルのトレーニングの間にモデルオーナーが display_name を更新した場合などは、モデルごとに戻り値が異なる可能性があります。

共用体フィールド detail。出力のみ。AutoML ソリューションに固有のアノテーションに関する追加情報です。detail は、次のいずれかになります。
translation

TranslationAnnotation

翻訳のアノテーション詳細。

classification

ClassificationAnnotation

コンテンツ分類または画像分類のアノテーション詳細。

ClassificationAnnotation

分類に固有のアノテーション詳細が格納されます。

フィールド
score

float

出力のみ。0.0～1.0 の推定信頼度。値が大きいほど、アノテーションが肯定的であるという信頼度が高くなります。ユーザーがアノテーションを否定的または肯定的として承認した場合、スコア値は変更されません。ユーザーがアノテーションを作成すると、否定的な場合はスコア 0 に、肯定的な場合はスコア 1 になります。

ClassificationEvaluationMetrics

分類問題のモデル評価指標。v1beta1 でのみ表示可能。

フィールド
au_prc

float

出力のみ。適合率 / 再現率曲線指標を下回る領域。

base_au_prc

float

出力のみ。以前のデータに基づく適合率 / 再現率曲線指標を下回る領域。

confidence_metrics_entry[]

ConfidenceMetricsEntry

出力のみ。信頼度のしきい値を使用した指標。ここから適合率 / 再現率曲線を導出できます。

confusion_matrix

ConfusionMatrix

出力のみ。評価の混同行列。ラベルの数が 10 個以下の MULTICLASS 分類問題にのみ設定されます。モデルレベルの評価にのみ設定され、ラベル別の評価には設定されません。

annotation_spec_id[]

string

出力のみ。この評価に使用されたアノテーション仕様 ID。

ConfidenceMetricsEntry

単一の信頼度のしきい値の指標。

フィールド
confidence_threshold

float

出力のみ。指標の計算に使用される信頼度のしきい値。

recall

float

出力のみ。指定された信頼度のしきい値に基づく再現率。

precision

float

出力のみ。指定された信頼度のしきい値に基づく適合率。

f1_score

float

出力のみ。再現率と適合率の調和平均。

recall_at1

float

出力のみ。予測スコアが最も高く、各サンプルの信頼度のしきい値を下回らないラベルのみを考慮した場合の再現率。

precision_at1

float

出力のみ。予測スコアが最も高く、各サンプルの信頼度のしきい値を下回らないラベルのみを考慮した場合の適合率。

f1_score_at1

float

出力のみ。recall_at1 と precision_at1 の調和平均。

ConfusionMatrix

分類を行うモデルの混同行列。

フィールド
annotation_spec_id[]

string

出力のみ。混同行列で使用されるアノテーション仕様の ID。

row[]

Row

出力のみ。混同行列の行。行数は annotation_spec_id のサイズと等しくなります。row[i].value[j] は、グランド トゥルースが annotation_spec_id[i] に指定されていて、評価対象のモデルによって annotation_spec_id[j] として予測されたサンプルの数です。

Row

出力のみ。混同行列の行。

フィールド
example_count[]

int32

出力のみ。混同行列内の特定のセルの値。各行の値の数は、annotatin_spec_id のサイズと等しくなります。

ClassificationType

分類問題のタイプ。

列挙値
CLASSIFICATION_TYPE_UNSPECIFIED 使用しないでください。未指定の列挙値にはこの値がデフォルトで設定されます。
MULTICLASS 1 つのサンプルに最大で 1 つのラベルが許可されます。
MULTILABEL 1 つのサンプルに複数のラベルが許可されます。

CreateDatasetRequest

AutoMl.CreateDataset に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
parent

string

データセットを作成するプロジェクトのリソース名。

承認には、指定したリソース parent に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.create
dataset

Dataset

作成するデータセット。

CreateModelOperationMetadata

CreateModel オペレーションの詳細。

CreateModelRequest

AutoMl.CreateModel に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
parent

string

モデルが作成される親プロジェクトのリソース名。

承認には、指定したリソース parent に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.create
model

Model

作成するモデル。

Dataset

単一の特定の機械学習（ML）の問題を解決するためのワークスペース。ワークスペースには、アノテーションを付けることができるサンプルが含まれます。

フィールド
name

string

出力のみ。データセットのリソース名。次の形式になります。projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}

display_name

string

必須。インターフェースに表示するデータセット名。名前は最長 32 文字で、ASCII ラテン文字の A～Z と a～z、アンダースコア（_）、ASCII 数字 0～9 のみを使用できます。

example_count

int32

出力のみ。データセットに含まれるサンプルの数。

create_time

Timestamp

出力のみ。このデータセットが作成されたときのタイムスタンプ。

共用体フィールド dataset_metadata。必須。問題タイプに固有のデータセットのメタデータ。dataset_metadata は、次のいずれかになります。
translation_dataset_metadata

TranslationDatasetMetadata

翻訳に使用されるデータセットのメタデータ。

image_classification_dataset_metadata

ImageClassificationDatasetMetadata

画像分類に使用されるデータセットのメタデータ。

text_classification_dataset_metadata

TextClassificationDatasetMetadata

テキスト分類に使用されるデータセットのメタデータ。

DeleteDatasetRequest

AutoMl.DeleteDataset に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

削除するデータセットのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.delete

DeleteModelRequest

AutoMl.DeleteModel に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

削除するモデルのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.delete

DeployModelRequest

AutoMl.DeployModel に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

デプロイするモデルのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.deploy

ExamplePayload

トレーニングまたは予測に使用されるサンプルデータ。

フィールド
共用体フィールド payload。必須。入力のみのサンプルデータです。payload は、次のいずれかになります。
image

Image

サンプル画像。

text_snippet

TextSnippet

サンプル テキスト。

ExportDataRequest

AutoMl.ExportData に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

必須。データセットのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.export
output_config

OutputConfig

必須。目的の出力場所。

GcsDestination

出力を書き込む必要がある Google Cloud Storage の場所。

フィールド
output_uri_prefix

string

必須。出力ディレクトリへの Google Cloud Storage の URI。最長 2,000 文字です。許容される形式: * 接頭辞パス: gs://bucket/directory。リクエスト側のユーザーには、バケットへの書き込み権限が必要です。ディレクトリが存在しない場合は作成されます。

GcsSource

入力コンテンツの Google Cloud Storage 上の場所。

フィールド
input_uris[]

string

必須。入力ファイルへの Google Cloud Storage の URI。最長 2,000 文字です。許容される形式: * オブジェクトの絶対パス: gs://bucket/directory/object.csv

GetDatasetRequest

AutoMl.GetDataset に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

取得するデータセットのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.get

GetModelEvaluationRequest

AutoMl.GetModelEvaluation に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

モデル評価のリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.modelEvaluations.get

GetModelRequest

AutoMl.GetModel に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

モデルのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.get

Image

画像の表現。

フィールド
thumbnail_uri

string

出力のみ。サムネイル画像への HTTP URI。

共用体フィールド data。入力のみ。画像を表すデータです。現在、Prediction API では他のオプションがサポートされていないため、Predict 呼び出しでは [image_bytes][] を設定する必要があります。アップロードされた画像のコンテンツは、[content_uri][] フィールドを使用して読み取ることができます。data は次のいずれかになります。
image_bytes

bytes

バイト ストリームとして表される画像コンテンツ。注: すべての bytes フィールドと同様に、protobuffer では純 2 進表現が使用され、JSON 表現では base64 が使用されます。

input_config

InputConfig

画像のコンテンツを指定する入力構成。

ImageClassificationDatasetMetadata

画像分類に固有のデータセット メタデータ。

フィールド
classification_type

ClassificationType

必須。分類問題のタイプ。

ImageClassificationModelMetadata

画像分類のモデル メタデータ。

フィールド
base_model_id

string

省略可。base モデルの ID。指定すると、base モデルに基づいて新しいモデルが作成されます。指定がない場合は、新しいモデルがゼロから作成されます。base モデルは、作成する新しいモデルと同じ project と location に存在すると想定されます。

train_budget

int64

必須。このモデル作成のトレーニング予算。実際の train_cost はこの値以下になります。

train_cost

int64

出力のみ。このモデル作成の実際のトレーニング コスト。このモデルが base モデルから作成されている場合、base モデルの作成に要したトレーニング コストは含まれません。

stop_reason

string

出力のみ。このモデルの作成オペレーションが停止した理由（BUDGET_REACHED、MODEL_CONVERGED など）。

ImportDataRequest

AutoMl.ImportData に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

必須。データセット名。データセットはすでに存在している必要があります。インポートされたアノテーションとサンプルがすべて追加されます。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.import
input_config

InputConfig

必須。目的の入力場所。

InputConfig

入力構成。

フィールド
gcs_source

GcsSource

入力コンテンツ用の Google Cloud Storage 上の場所。

ListDatasetsRequest

AutoMl.ListDatasets に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
parent

string

リストするデータセットが含まれるプロジェクトのリソース名。

承認には、指定したリソース parent に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.datasets.list
filter

string

リクエストの結果をフィルタリングする式。シンプルなフィルタの種類は次のとおりです。

  • image_classification_dataset_metadata:*
  • text_classification_dataset_metadata:*
  • translation_dataset_metadata:*

フィルタの使用例:

  • translation_dataset_metadata:* --> translation_dataset_metadata が含まれるデータセット。
page_size

int32

リクエストされたページサイズ。サーバーはリクエストされた数よりも少ない結果を返すことがあります。指定しない場合は、サーバーでデフォルト サイズが選択されます。

page_token

string

サーバーが返す結果のページを特定するトークン。通常は、前回の AutoMl.ListDatasets 呼び出しの ListDatasetsResponse.next_page_token を通じて取得されます。

ListDatasetsResponse

AutoMl.ListDatasets に対するレスポンス メッセージ。

フィールド
datasets[]

Dataset

読み取られたデータセット。

next_page_token

string

結果の次のページを取得するためのトークン。当該ページを取得するために ListDatasetsRequest.page_token に渡されます。

ListModelEvaluationsRequest

AutoMl.ListModelEvaluations に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
parent

string

モデル評価をリストするモデルのリソース名。modelId を「-」に設定すると、親のロケーションのすべてのモデルの評価がリストされます。

承認には、指定したリソース parent に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.modelEvaluations.list
filter

string

リクエストの結果をフィルタリングする式。シンプルなフィルタの種類は次のとおりです。

  • annotation_spec_id=123

フィルタの使用例:

  • annotation_spec_id!=4 --> 4 以外のアノテーション仕様 ID に対して実施されたモデル評価。
  • NOT annotation_spec_id:* --> すべてのアノテーション仕様の集計に対して実施されたモデル評価。
page_size

int32

リクエストされたページサイズ。

page_token

string

サーバーが返す結果のページを特定するトークン。通常は、前回の AutoMl.ListModelEvaluations 呼び出しの ListModelEvaluationsResponse.next_page_token を通じて取得されます。

ListModelEvaluationsResponse

AutoMl.ListModelEvaluations に対するレスポンス メッセージ。

フィールド
model_evaluation[]

ModelEvaluation

リクエストされたページのモデル評価のリスト。

next_page_token

string

結果の次のページを取得するためのトークン。当該ページを取得するために [ListModelEvaluations.page_token][] に渡されます。

ListModelsRequest

AutoMl.ListModels に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
parent

string

モデルをリストするプロジェクトのリソース名。

承認には、指定したリソース parent に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.list
filter

string

リクエストの結果をフィルタリングする式。シンプルなフィルタの種類は次のとおりです。

  • image_classification_model_metadata:*
  • text_classification_model_metadata:*
  • translation_model_metadata:*
  • dataset_id=123

フィルタの使用例:

  • image_classification_model_metadata:* --> image_classification_model_metadata が含まれるモデル。
  • dataset_id=5 --> ID 5 のデータセットから作成されたモデル。
page_size

int32

リクエストされたページサイズ。

page_token

string

サーバーが返す結果のページを特定するトークン。通常は、前回の AutoMl.ListModels 呼び出しの ListModelsResponse.next_page_token を通じて取得されます。

ListModelsResponse

AutoMl.ListModels に対するレスポンス メッセージ。

フィールド
model[]

Model

リクエストされたページのモデルのリスト。

next_page_token

string

結果の次のページを取得するためのトークン。当該ページを取得するために [ListModels.page_token][] に渡されます。

Model

トレーニングされた機械学習モデルを表す API proto。

フィールド
name

string

出力のみ。モデルのリソース名。次の形式になります。projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}

display_name

string

必須。インターフェースに表示するモデル名。名前は最長 32 文字で、ASCII ラテン文字の A～Z と a～z、アンダースコア（_）、ASCII 数字 0～9 のみを使用できます。

dataset_id

string

必須。モデルの作成に使用されるデータセットのリソース ID。データセットは、同じ祖先プロジェクトとロケーションから取得する必要があります。

create_time

Timestamp

出力のみ。このモデルが作成されたときのタイムスタンプ。

update_time

Timestamp

出力のみ。このモデルが最後に更新されたときのタイムスタンプ。

deployment_state

DeploymentState

出力のみ。モデルのデプロイ状態。モデルは、デプロイ後にのみ予測リクエストを処理できます。

共用体フィールド model_metadata。必須。問題のタイプに固有のモデル メタデータです。モデルのトレーニングに使用されたデータセットのメタデータ タイプと一致する必要があります。model_metadata は、次のいずれかになります。
image_classification_model_metadata

ImageClassificationModelMetadata

画像分類モデルのメタデータ。

text_classification_model_metadata

TextClassificationModelMetadata

テキスト分類モデルのメタデータ。

translation_model_metadata

TranslationModelMetadata

翻訳モデルのメタデータ。

DeploymentState

モデルのデプロイ状態。

列挙値
DEPLOYMENT_STATE_UNSPECIFIED 使用しないでください。未指定の列挙値にはこの値がデフォルトで設定されます。
DEPLOYED モデルはデプロイされています。
UNDEPLOYED モデルはデプロイされていません。

ModelEvaluation

モデルの評価結果。

フィールド
name

string

出力のみ。モデル評価のリソース名。次の形式になります。

projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}/modelEvaluations/{model_evaluation_id}
annotation_spec_id

string

出力のみ。モデル評価が適用されるアノテーション仕様の ID。この ID は、モデル評価全体で空白です。注: 現在、アノテーション仕様の ID からこの仕様の display_name を取得する方法はありません。display_name を調べるには、UI でモデル評価を確認します。
create_time

Timestamp

出力のみ。このモデル評価が作成されたときのタイムスタンプ。

evaluated_example_count

int32

出力のみ。モデル評価に使用されたサンプルの数。

共用体フィールド metrics。出力のみ。問題タイプに固有の評価指標です。metrics は、次のいずれかになります。
classification_evaluation_metrics

ClassificationEvaluationMetrics

分類問題のモデルに関するモデルの評価指標。

translation_evaluation_metrics

TranslationEvaluationMetrics

翻訳モデルに関するモデルの評価指標。

OperationMetadata

AutoML API によって返されるすべての長時間実行オペレーションで使用されるメタデータ。

フィールド
progress_percent

int32

出力のみ。オペレーションの進行状況。範囲は [0, 100] です。

partial_failures[]

Status

出力のみ。発生した部分的な障害。たとえば、単一のファイルを読み取れなかった場合などです。このフィールドのエントリが 20 個を超えることはできません。ステータス詳細フィールドには、標準の GCP エラーの詳細が格納されます。

create_time

Timestamp

出力のみ。オペレーションが作成された時刻。

update_time

Timestamp

出力のみ。オペレーションが最後に更新された時刻。

create_model_details

CreateModelOperationMetadata

CreateModel オペレーションの詳細。

OutputConfig

出力構成。

フィールド
gcs_destination

GcsDestination

出力の書き込み先とする Google Cloud Storage の場所。

PredictRequest

PredictionService.Predict に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

予測を行うためにリクエストするモデルの名前。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.predict
payload

ExamplePayload

必須。予測を実施するためのペイロード。ペイロードは、モデルが解決するようにトレーニングされた問題タイプと一致している必要があります。

params

map<string, string>

ドメイン固有の追加パラメータ。25,000 文字以下の文字列にする必要があります。

  • 画像分類の場合:

score_threshold - （浮動小数点数）0.0～1.0 の値。モデルで画像に対する予測を行うと、ここで指定した信頼スコアしきい値以上の結果のみが生成されます。デフォルトは 0.5 です。

PredictResponse

PredictionService.Predict に対するレスポンス メッセージ。

現時点では、これは画像認識予測結果を返すためにのみ使用されます。今後、さらに多くの予測出力メタデータが導入される可能性があります。

フィールド
payload[]

AnnotationPayload

予測結果。

metadata

map<string, string>

追加のドメイン固有の予測レスポンス メタデータ。

TextClassificationDatasetMetadata

分類のデータセット メタデータ。

フィールド
classification_type

ClassificationType

必須。分類問題のタイプ。

TextClassificationModelMetadata

テキスト分類に固有のモデル メタデータ。

TextSnippet

テキスト スニペットの表現。

フィールド
content

string

必須。文字列形式によるテキスト スニペットのコンテンツ。最長 250,000 文字です。

mime_type

string

ソーステキストの形式。たとえば、「text/html」や「text/plain」などです。空白のままにすると、アップロードされたコンテンツの型から自動的に形式が判断されます。デフォルトは「text/html」です。最長 25,000 文字です。

content_uri

string

出力のみ。コンテンツをダウンロードできる HTTP URI。

TranslationAnnotation

翻訳に固有のアノテーション詳細。

フィールド
translated_content

TextSnippet

出力のみ。翻訳されたコンテンツ。

TranslationDatasetMetadata

翻訳に固有のデータセット メタデータ。

フィールド
source_language_code

string

必須。ソース言語の BCP-47 言語コード。

target_language_code

string

必須。ターゲット言語の BCP-47 言語コード。

TranslationEvaluationMetrics

データセットの評価指標。

フィールド
bleu_score

double

出力のみ。BLEU スコア。

base_bleu_score

double

出力のみ。ベースモデルの BLEU スコア。

TranslationModelMetadata

翻訳に固有のモデル メタデータ。

フィールド
base_model

string

カスタムモデルのトレーニングのベースラインとして使用するモデルのリソース名。設定しない場合、Google 翻訳で提供されるデフォルトのベースモデルが使用されます。次の形式になります。projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}

source_language_code

string

出力のみ。データセットから推定されます。トレーニングに使用されるソース言語（BCP-47 言語コード）。

target_language_code

string

出力のみ。トレーニングに使用されるターゲット言語（BCP-47 言語コード）。

UndeployModelRequest

AutoMl.UndeployModel に対するリクエスト メッセージ。

フィールド
name

string

デプロイ解除するモデルのリソース名。

承認には、指定したリソース name に対する次の Google IAM 権限が必要です。

  • automl.models.undeploy