Como criar e gerenciar modelos

Para criar um modelo personalizado, treine-o usando um conjunto de dados preparado. AutoML Translation usa os itens do conjunto de dados para treinar o modelo, testá-lo e avaliar o desempenho dele. Você analisa os resultados, ajusta o conjunto de dados de treinamento conforme necessário e treina um novo modelo usando o conjunto de dados aprimorado.

Esse processo pode levar várias horas para ser concluído. O AutoML API permite verificar o status do treinamento.

Como o AutoML Translation cria um novo modelo sempre que você inicia o treinamento, seu projeto pode incluir vários modelos. É possível extrair uma lista dos modelos no projeto e excluir os que não forem necessários.

Como treinar modelos

Quando você tiver um conjunto de dados com uma coleção sólida de pares de frases de treinamento, estará pronto para criar e treinar o modelo personalizado.

IU da Web

Abra a IU do AutoML Translation.

A página Conjuntos de dados mostra os conjuntos disponíveis para o projeto atual.
Selecione aquele que você quer usar para treinar o modelo personalizado.

O nome de exibição do conjunto de dados selecionado é exibido na barra de títulos. A página lista os itens individuais no conjunto de dados com seus respectivos rótulos de treinamento, validação ou teste.
Quando terminar de revisar o conjunto de dados, clique na guia Treinar logo abaixo da barra de título.
Clique em Iniciar treinamento.

A caixa de diálogo Treinar novo modelo é exibida.
Especifique um nome para o modelo.
Clique em Iniciar treinamento para começar a treinar seu modelo personalizado.

Esse processo pode levar várias horas para ser concluído. Após o treinamento bem-sucedido do modelo, você receberá uma mensagem no endereço de e-mail usado para se inscrever no programa.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform
model-name: pelo nome do novo modelo
dataset-id: pelo código do conjunto de dados. O código é o último elemento do nome do conjunto de dados. Por exemplo, se o nome do conjunto de dados for projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/3104518874390609379, o ID do modelo será 3104518874390609379

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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)

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Para saber como instalar e usar a biblioteca de cliente da AutoML Translation, consulte Bibliotecas de cliente da AutoML Translation. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API AutoML Translation em Go.

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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...")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Translation para .NET.

PHP : Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para PHP.

Ruby Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para Ruby.

Como saber o status de uma operação

Para verificar o status de uma tarefa de longa execução, como importar itens para um conjunto de dados ou treinar um modelo, use o ID da operação que está na resposta fornecida no início da tarefa.

Para fazer isso, é necessário usar a API do AutoML.

Para ver o status da operação de treinamento, você precisa enviar uma solicitação GET ao recurso operations. Veja a seguir como fazer isso.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

operation-name: pelo nome da operação conforme retornado na resposta à chamada original para a API
project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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"
  }
}

Como cancelar uma operação

É possível cancelar uma tarefa de importação ou treinamento usando o ID da operação.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

operation-name: pelo nome completo da operação. Ele tem o formato projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id;
project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.

Como gerenciar modelos

Como conseguir informações sobre um modelo

Quando o treinamento estiver concluído, você poderá conseguir informações sobre o modelo recém-criado.

Nesta seção, os exemplos retornam os metadados básicos sobre um modelo. Para mais detalhes sobre a acurácia e a prontidão de um modelo, consulte Como avaliar modelos.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

model-name: pelo nome completo do modelo. Ele inclui o nome e o local do projeto e é semelhante a projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id.
project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Translation para .NET.

PHP : Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para PHP.

Ruby Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para Ruby.

Como listar modelos

Um projeto pode incluir vários modelos. Nesta seção, descrevemos como recuperar uma lista dos modelos disponíveis para um projeto.

IU da Web

Para ver uma lista dos modelos disponíveis usando a IU do AutoML Translation, clique no ícone de lâmpada na barra de navegação à esquerda.

Guia "Modelos" exibindo um modelo

Para ver os modelos de outro projeto, selecione-o na lista suspensa na parte superior à direita da barra de título.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Translation para .NET.

PHP : Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para PHP.

Ruby Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para Ruby.

exclusão de um modelo

No exemplo a seguir, excluímos um modelo.

IU da Web

Na IU do AutoML Translation, clique no ícone de lâmpada no menu de navegação à esquerda para exibir a lista de modelos disponíveis.
Clique no menu de três pontos à extrema direita da linha que você quer excluir e selecione Excluir modelo.
Clique em Excluir na caixa de diálogo de confirmação.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

model-name: pelo nome completo do modelo. Ele inclui o nome e o local do projeto e é semelhante a projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id.
project-id: pelo código do projeto do Google Cloud Platform

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

execute o seguinte comando:

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)

execute o seguinte comando:

$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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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

Para autenticar no AutoML Translation, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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()}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Translation para .NET.

PHP : Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para PHP.

Ruby Siga as Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e acesse Documentação de referência do AutoML Translation para Ruby.