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• 데이터 세트 만들기 및 관리

코드 샘플

Go

AutoML Translation용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Translation 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Translation Go API 참조 문서를 확인하세요.

AutoML Translation에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listDatasets lists existing datasets.
func listDatasets(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.ListDatasetsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.ListDatasets(ctx, req)

	// Iterate over all results
	for {
		dataset, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("ListGlossaries.Next: %w", err)
		}

		fmt.Fprintf(w, "Dataset name: %v\n", dataset.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset display name: %v\n", dataset.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Dataset create time:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetSeconds())
		fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", dataset.GetCreateTime().GetNanos())

		// Translate
		if metadata := dataset.GetTranslationDatasetMetadata(); metadata != nil {
			fmt.Fprintf(w, "Translation dataset metadata:\n")
			fmt.Fprintf(w, "\tsource_language_code: %v\n", metadata.GetSourceLanguageCode())
			fmt.Fprintf(w, "\ttarget_language_code: %v\n", metadata.GetTargetLanguageCode())
		}

	}

	return nil
}

Java

AutoML Translation용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Translation 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Translation Java API 참조 문서를 확인하세요.

AutoML Translation에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Dataset;
import com.google.cloud.automl.v1.ListDatasetsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import java.io.IOException;

class ListDatasets {

  static void listDatasets() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    listDatasets(projectId);
  }

  // List the datasets
  static void listDatasets(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");
      ListDatasetsRequest request =
          ListDatasetsRequest.newBuilder().setParent(projectLocation.toString()).build();

      // List all the datasets available in the region by applying filter.
      System.out.println("List of datasets:");
      for (Dataset dataset : client.listDatasets(request).iterateAll()) {
        // Display the dataset information
        System.out.format("\nDataset name: %s\n", dataset.getName());
        // To get the dataset id, you have to parse it out of the `name` field. As dataset Ids are
        // required for other methods.
        // Name Form: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/datasets/{dataset_id}`
        String[] names = dataset.getName().split("/");
        String retrievedDatasetId = names[names.length - 1];
        System.out.format("Dataset id: %s\n", retrievedDatasetId);
        System.out.format("Dataset display name: %s\n", dataset.getDisplayName());
        System.out.println("Dataset create time:");
        System.out.format("\tseconds: %s\n", dataset.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s\n", dataset.getCreateTime().getNanos());
        System.out.println("Translation dataset metadata:");
        System.out.format(
            "\tSource language code: %s\n",
            dataset.getTranslationDatasetMetadata().getSourceLanguageCode());
        System.out.format(
            "\tTarget language code: %s\n",
            dataset.getTranslationDatasetMetadata().getTargetLanguageCode());
      }
    }
  }
}

Node.js

AutoML Translation용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Translation 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Translation Node.js API 참조 문서를 확인하세요.

AutoML Translation에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * 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 listDatasets() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    filter: 'translation_dataset_metadata:*',
  };

  const [response] = await client.listDatasets(request);

  console.log('List of datasets:');
  for (const dataset of response) {
    console.log(`Dataset name: ${dataset.name}`);
    console.log(
      `Dataset id: ${
        dataset.name.split('/')[dataset.name.split('/').length - 1]
      }`
    );
    console.log(`Dataset display name: ${dataset.displayName}`);
    console.log('Dataset create time');
    console.log(`\tseconds ${dataset.createTime.seconds}`);
    console.log(`\tnanos ${dataset.createTime.nanos / 1e9}`);
    if (dataset.translationDatasetMetadata !== undefined) {
      console.log('Translation dataset metadata:');
      console.log(
        `\tSource language code: ${dataset.translationDatasetMetadata.sourceLanguageCode}`
      );
      console.log(
        `\tTarget language code: ${dataset.translationDatasetMetadata.targetLanguageCode}`
      );
    }
  }
}

listDatasets();

Python

AutoML Translation용 클라이언트 라이브러리를 설치하고 사용하는 방법은 AutoML Translation 클라이언트 라이브러리를 참조하세요. 자세한 내용은 AutoML Translation Python API 참조 문서를 확인하세요.

AutoML Translation에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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"

# List all the datasets available in the region.
request = automl.ListDatasetsRequest(parent=project_location, filter="")
response = client.list_datasets(request=request)

print("List of datasets:")
for dataset in response:
    print(f"Dataset name: {dataset.name}")
    print("Dataset id: {}".format(dataset.name.split("/")[-1]))
    print(f"Dataset display name: {dataset.display_name}")
    print(f"Dataset create time: {dataset.create_time}")
    print("Translation dataset metadata:")
    print(
        "\tsource_language_code: {}".format(
            dataset.translation_dataset_metadata.source_language_code
        )
    )
    print(
        "\ttarget_language_code: {}".format(
            dataset.translation_dataset_metadata.target_language_code
        )
    )

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