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Creazione e gestione di modelli

Puoi creare un modello personalizzato addestrarlo utilizzando un set di dati preparato. AutoML Translation utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutarlo il suo rendimento. Esamina i risultati, modifica il set di dati di addestramento in base alle esigenze e addestra un nuovo modello utilizzando il set di dati migliorato.

L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. AutoML API ti consente di controllare lo stato dell'allenamento.

Poiché AutoML Translation crea un nuovo modello ogni volta che avvii l'addestramento, il tuo progetto potrebbe includere numerosi modelli. Puoi ottenere un elenco dei modelli nel tuo progetto ed eliminare quelli che non ti servono più.

Addestramento dei modelli

Quando hai un set di dati con un solido set di coppie di frasi di addestramento, per creare e addestrare il modello personalizzato.

UI web

Apri l'UI di AutoML Translation.

La pagina Set di dati mostra i set di dati disponibili per il progetto corrente.
Seleziona il set di dati da utilizzare per addestrare il modello personalizzato.

Il nome visualizzato del set di dati selezionato appare nella barra del titolo e elenca i singoli elementi nel set di dati insieme ai rispettivi "Addestramento", "Convalida" o "Test" etichette.
Quando hai finito di rivedere il set di dati, fai clic sulla scheda Addestra appena sotto barra del titolo.
Fai clic su Inizia addestramento.

Viene visualizzata la finestra di dialogo Addestra nuovo modello.
Specifica un nome per il modello.
Fai clic su Avvia addestramento per iniziare ad addestrare il modello personalizzato.

L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. Dopo che il modello addestrato correttamente, riceverai un messaggio all'indirizzo email che hai utilizzato per iscriverti al programma.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform
model-name: il nome del nuovo modello
dataset-id: l'ID del set di dati. L'ID è l'ultimo elemento del nome del set di dati. Ad esempio, se il nome del set di dati è projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/3104518874390609379, l'ID del set di dati sarà 3104518874390609379.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo 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 @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models"

PowerShell (Windows)

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando:

$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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Translation, consulta Librerie client di AutoML Translation. Per ulteriori informazioni, consulta API AutoML Translation Go documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su AutoML Translation, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

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

/**
 * 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

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...")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per PHP.

Ruby: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per Ruby.

Recuperare lo stato di un'operazione

Puoi controllare lo stato di un'attività a lunga esecuzione (importazione di elementi in un set di dati o addestramento di un modello) utilizzando l'ID operazione della risposta quando hai avviato l'attività.

Puoi controllare lo stato delle operazioni solo utilizzando l'API AutoML.

Per ottenere lo stato dell'operazione di addestramento, devi inviare una richiesta GET a la risorsa operations. Di seguito viene illustrato come inviare un richiesta.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

operation-name: il nome dell'operazione come restituito nella risposta alla chiamata originale all'API
project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Esegui questo 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)

Esegui questo 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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
  }
}

Annullamento di un'operazione

Puoi annullare un'attività di importazione o addestramento utilizzando l'ID operazione.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

operation-name: la totalità dell'operazione. Il nome completo ha il formato projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id.
project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Esegui questo 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)

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso alla CLI gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Esegui questo 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

Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.

Gestione dei modelli

Ottenere informazioni su un modello

Al termine dell'addestramento, potrai ottenere informazioni sul modello appena creato.

Gli esempi in questa sezione restituiscono i metadati di base di un modello. Per ottenere dettagli su accuratezza e idoneità di un modello, consulta Valutazione dei modelli.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

model-name: nome completo del modello. L'intero del modello include il nome e la località del progetto. R del modello è simile al seguente esempio: projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id.
project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso a l'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud di Google. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list

Esegui questo 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)

Esegui questo 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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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

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

Per autenticarti ad AutoML Translation, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

Per autenticarti ad AutoML Translation, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * 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

Per autenticarti ad AutoML Translation, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Translation per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Translation per PHP.

Ruby: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per Ruby.

Elenco dei modelli

Un progetto può includere numerosi modelli. Questa sezione descrive come recuperare un dei modelli disponibili per un progetto.

UI web

Per visualizzare un elenco dei modelli disponibili utilizzando l'UI di AutoML Translation fai clic sull'icona a forma di lampadina nella barra di navigazione a sinistra.

Scheda Modelli che elenca un modello

Per visualizzare i modelli di un altro progetto, selezionalo dall'elenco a discesa in alto a destra nella barra del titolo.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Esegui questo 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)

Esegui questo 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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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

Per autenticarti ad AutoML Translation, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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

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

Per scoprire come installare e utilizzare la libreria client per AutoML Translation, consulta Librerie client di AutoML Translation. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js AutoML Translation.

/**
 * 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

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}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: segui le istruzioni di configurazione per C# nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Translation per .NET.

PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per PHP.

Ruby: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per Ruby.

Eliminazione di un modello

L'esempio seguente elimina un modello.

UI web

Nella UI di AutoML Translation, fai clic sull'icona della lampadina nel menu di navigazione a sinistra per visualizzare l'elenco dei modelli disponibili.
Fai clic sul menu con tre puntini all'estrema destra della riga che vuoi eliminare e Seleziona Elimina modello.
Fai clic su Elimina nella finestra di dialogo di conferma.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

model-name: nome completo del modello. L'intero del modello include il nome e la località del progetto. R del modello è simile al seguente esempio: projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id.
project-id: il tuo ID progetto Google Cloud Platform

Metodo HTTP e URL:

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Esegui questo 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)

Esegui questo 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

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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

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

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

/**
 * 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

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()}")

Linguaggi aggiuntivi

C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per .NET.

PHP: segui le istruzioni di configurazione di PHP nella pagina delle librerie client e poi consulta la documentazione di riferimento di AutoML Translation per PHP.

Ruby: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Translation per Ruby.