Upgrade für AutoML-Ressourcen ausführen

Wenn Sie bereits Ressourcen haben, die mit der AutoML API erstellt wurden, können Sie diese Ressourcen ohne Dienstunterbrechungen oder zusätzliche Kosten über die Cloud Translation Advanced API aktualisieren. Während des Upgrades kopiert Cloud Translation Ihre AutoML-Ressourcen (Legacy) wie Datasets und Modelle und erstellt neue (native) Cloud Translation-Ressourcen über die Cloud Translation API.

Wir empfehlen die Verwendung von Cloud Translation, da zukünftige Verbesserungen von Datasets und benutzerdefinierten Modellen nur für Cloud Translation gelten. Ressourcen, für die ein Upgrade durchgeführt wird, können diese zukünftigen Verbesserungen nutzen, z. B. zusätzliche Unterstützung für Sprachpaare.

Ihre Ressourcen müssen nicht aktualisiert werden. Sie können weiterhin die AutoML API verwenden, die weiterhin verfügbar ist.

Überlegungen zum Upgrade

Nach dem Upgrade sind Ihre nativen und Legacy-Ressourcen zusammen vorhanden, werden aber von verschiedenen APIs verwaltet. Zum Zugriff und Verwalten der aktualisierten Ressourcen müssen Sie die Cloud Translation API verwenden, nicht die AutoML API.

Die nativen Ressourcen sind mit den Legacy-Ressourcen identisch, mit Ausnahme ihrer Ressourcen-IDs. Cloud Translation nimmt keine Änderungen an Legacy-Ressourcen vor. Sie können weiterhin mit Ihren Legacy-Ressourcen arbeiten.

Sie können für einige oder alle Ressourcen ein Upgrade ausführen. Beim Upgrade eines Datasets werden auch alle Modelle, die mit diesem Dataset verknüpft sind, automatisch aktualisiert. Nur Modelle ohne zugrunde liegendes Dataset (z. B. in Fällen, in denen das zugehörige Dataset gelöscht wurde) können manuell aktualisiert werden.

Unterschiede zwischen Legacy- und nativen Ressourcen

In der folgenden Tabelle werden die Unterschiede zwischen Legacy- und nativen Ressourcen beschrieben.

Funktion Legacy Nativ
Daten mithilfe der API in Datasets importieren CSV-Datei zum Angeben von Speicherorten der Quelldatei in Cloud Storage verwenden Speicherorte von TMX- und TSV-Dateien in Cloud Storage festlegen
Daten exportieren Unterstützt den Export von Segmentpaaren aus einem Dataset oder Daten aus der Modellbewertung, einschließlich des Test-Datasets zusammen mit Modellvorhersagen. Unterstützt nur den Export von Segmentpaaren aus einem Dataset
Datenaufteilungen nach Quelldatei ansehen

Die Google Cloud Console zeigt eine Liste der Quelldateien an, die zum Auffüllen eines Datasets verwendet wurden, und wie die Daten für jede Datei aufgeteilt wurden.

Sie können importierte Daten auch nach Quelldatei löschen.

 Nicht zutreffend, native Datasets verfolgen keine Quelldateiinformationen.
Modellbewertung Unterstützt die Ausführung von Bewertungen für ein neues Test-Dataset oder aus einem vorhandenen Dataset Unterstützt die Ausführung von Bewertungen nur für ein neues Test-Dataset
Vorgänge abbrechen Unterstützt das Abbrechen von Dataset-Importen und Modellerstellungsvorgängen Sie können Vorgänge mit langer Ausführungszeit nicht abbrechen

Verhalten der Google Cloud Console nach dem Upgrade

Wenn Sie mindestens eine Ressource aktualisieren, wechselt die Google Cloud Console zur Verwendung der Cloud Translation API anstelle der AutoML API. Wenn Sie also neue Datasets in der Google Cloud Console erstellen, werden standardmäßig native Datasets erstellt. Diese Änderung erfolgt auf Projektebene, sodass andere Nutzer Ihres Projekts diese Änderung sehen. Zum Erstellen eines Legacy-Datasets müssen Sie die Option „Legacy-Dataset erstellen“ auswählen oder die AutoML API verwenden.

Beim Trainieren neuer benutzerdefinierter Modelle verwendet die Google Cloud Console je nach Dataset die AutoML API oder die Cloud Translation API. Für Legacy-Datasets verwendet die Console die AutoML API, um Legacy-Modelle zu erstellen. Für native Datasets verwendet die Google Cloud Console die Cloud Translation API, um native Modelle zu erstellen.

Cloud Translation API

Wenn Sie native Ressourcen über die Cloud Translation API verwalten möchten, müssen Sie den Code aktualisieren, um die richtigen APIs mit den richtigen Ressourcen-IDs aufzurufen. Wenn Sie beispielsweise Befehle haben, die die AutoML API aufrufen und auf Legacy-Ressourcen-IDs verweisen, müssen Sie diese Befehle aktualisieren, um die Cloud Translation API aufzurufen und auf die nativen Ressourcen-IDs zu verweisen.

Weitere Informationen zur Cloud Translation API finden Sie in den Ressourcen projects.locations.datasets und projects.locations.models.

Ressourcen upgraden

Verwenden Sie die Google Cloud Console, um vorhandene AutoML-Ressourcen auf Cloud Translation-Ressourcen zu aktualisieren.

  1. Rufen Sie die Cloud Translation Console auf.

    Zur Seite „Übersetzung“

  2. Klicken Sie auf Datasets, um Ihre vorhandenen Datasets aufzurufen.

  3. Klicken Sie auf Upgrade, um den Bereich Dataset aktualisieren zu öffnen. Hier sind die Datasets aufgeführt, die Sie aktualisieren können.

    Beim Upgrade eines Datasets wird jedes Modell, das mit diesem Dataset verknüpft ist, automatisch aktualisiert.

  4. Wählen Sie die zu aktualisierenden Datasets aus und klicken Sie dann auf Upgrade starten.

    Auf der Seite Datasets werden Ihre aktualisierten und Legacy-Datasets in der Google Cloud Console in separaten Tabellen aufgeführt.

  5. Um Modelle manuell zu aktualisieren, klicken Sie im Navigationsbereich auf Modelle, um die vorhandenen Modelle aufzurufen.

    Sie können ein Upgrade nur für Modelle ohne zugrunde liegendes Dataset manuell ausführen (z. B. wenn das zugehörige Dataset des Modells gelöscht wurde).

  6. Klicken Sie auf Upgrade, um den Bereich Upgrade-Modell zu öffnen.

  7. Wählen Sie die Modelle für das Upgrade aus und klicken Sie auf Upgrade starten.

    Auf der Seite Modelle werden die aktualisierten und Legacy-Modelle in der Google Cloud Console in separaten Tabellen aufgeführt.

Nach dem Upgrade Ihrer Ressourcen sollten Sie folgende Änderungen vornehmen:

Legacy-Ressourcen löschen

Nach der vollständigen Migration zu den neuen Ressourcen und der Cloud Translation API können Sie Ihre Legacy-Ressourcen entfernen, sodass Sie nur einen einzigen Satz von Ressourcen haben.

  1. Rufen Sie die Cloud Translation Console auf.

    Zur Seite „Übersetzung“

  2. Klicken Sie im Navigationsbereich auf Datasets, um Legacy-Datasets aufzurufen.

  3. Wählen Sie für jedes Dataset in der Tabelle Legacy-Datasets die Option Mehr > Löschen aus und klicken Sie dann auf Bestätigen.

  4. Klicken Sie im Navigationsbereich auf Modelle, um die Legacy-Modelle aufzurufen.

  5. Wählen Sie für jedes Modell in der Tabelle Legacy-Modelle die Option Mehr > Löschen aus und klicken Sie dann auf Bestätigen.