Esportazione di metadati e annotazioni da un set di dati

Vertex AI consente di esportare i metadati e i set di annotazioni da un Dataset risorsa. Questa funzionalità può essere utile se vuoi mantenere un record di una raccolta specifica di modifiche, aggiunte o eliminazioni di annotazioni.

Quando esporti un Dataset, Vertex AI crea uno o più file JSON Lines contenenti i metadati e le annotazioni del Dataset e li salva in una directory Cloud Storage a tua scelta.

Puoi esportare risorse Dataset di immagini, testo e video. Non puoi esportare delle risorse Dataset tabulari.

L'esportazione di un Dataset non crea ulteriori copie dell'immagine, del testo o dati video su cui si basa il tuo Dataset. I file JSON Lines creati dalle procedure di esportazione includono gli URI Cloud Storage originali per i dati che hai specificato quando li hai importati in Dataset.

Esportare un Dataset utilizzando la console Google Cloud o l'API

Puoi utilizzare la console Google Cloud o l'API Vertex AI per esportare un Dataset. Segui i passaggi nella scheda corrispondente:

Console

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Set di dati.

    Vai alla pagina Set di dati

  2. Nell'elenco a discesa Regione, seleziona la posizione in cui è memorizzato Dataset.

  3. Trova la riga di Dataset. Puoi esportare metadati e annotazioni per tutti gli set di annotazioni o per un set di annotazioni specifico:

    • Se vuoi esportare i metadati e le annotazioni per tutti i set di annotazioni di Dataset, fai clic su Visualizza altro e poi su Esporta set di dati.

      Questo indica a Vertex AI di creare un insieme di file JSON Lines per ogni insieme di annotazioni.

    • Se vuoi esportare metadati e annotazioni per un insieme di annotazioni specifico:

      1. Fai clic su Espandi nodo per visualizzare le righe per ciascuno dei set di annotazioni di Dataset.

      2. Nella riga del set di annotazioni che vuoi esportare, fai clic su Visualizza altro e poi su Esporta set di annotazioni.

      Questo indica a Vertex AI di creare un insieme di file JSON Lines per il set di annotazioni specificato.

  4. Nella finestra di dialogo Esporta dati, inserisci una directory Cloud Storage in cui vuoi che Vertex AI salvi i file JSON Lines esportati. Clic Esporta.

REST

Recupera l'ID di Dataset

Per esportare un Dataset, devi conoscere l'ID numerico del Dataset. Se conoscere il nome visualizzato dell'Dataset ma non l'ID, espandi quanto segue per scoprire come ottenere l'ID utilizzando l'API:

Recuperare l'ID di un set di dati dal nome visualizzato

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

  • LOCATION: la posizione in cui è archiviato Dataset. Ad esempio: us-central1.

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.

  • DATASET_DISPLAY_NAME: il nome visualizzato di Dataset.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets?filter=displayName=DATASET_DISPLAY_NAME

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets?filter=displayName=DATASET_DISPLAY_NAME"

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets?filter=displayName=DATASET_DISPLAY_NAME" | Select-Object -Expand Content

La seguente risposta di esempio è stata troncata con ... per sottolineare dove puoi trovare l'ID di Dataset: è il numero che sostituisce DATASET_ID.

{
  "datasets": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID",
      "displayName": "DATASET_DISPLAY_NAME",
      ...
    }
  ]
}

In alternativa, puoi recuperare l'ID di Dataset dalla console Google Cloud: vai alla pagina Set di dati di Vertex AI e trova il numero nella colonna ID.

Vai alla pagina Set di dati

Esporta uno o più set di annotazioni

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

  • LOCATION: la posizione in cui è archiviato Dataset. Ad esempio: us-central1.

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.

  • DATASET_ID: l'ID numerico del valore Dataset.

  • EXPORT_DIRECTORY: URI Cloud Storage (che inizia con gs://) di una directory in cui vuoi che Vertex AI salvi il file file JSON Lines esportati. Deve trovarsi in un bucket Cloud Storage a cui puoi accedere, ma che non è necessario che esista ancora.

  • FILTER: una stringa di filtro che determina quali set di annotazioni vengono esportati.

    • Se vuoi esportare metadati e annotazioni per tutti i Set di annotazioni di Dataset, sostituisci FILTER con un campo vuoto (oppure ometti il campo annotationsFilter dal corpo della richiesta completamente). Questo indica a Vertex AI di creare un insieme di file JSONL per ogni set di annotazioni.

    • Se vuoi esportare i metadati e le annotazioni per un insieme di annotazioni specifico, sostituisci FILTER con quanto segue:

      labels.aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name=ANNOTATION_SET_ID

      Questo indica a Vertex AI di creare un insieme di file JSON Lines per il set di annotazioni con l'ID numerico ANNOTATION_SET_ID.

      Per trovare l'ID numerico del set di annotazioni che vuoi specificare, visualizza il set di annotazioni nella console Google Cloud e cerca dopo annotationSetId nell'URL.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:export

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "exportConfig": {
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "EXPORT_DIRECTORY"
    },
    "annotationsFilter": "FILTER"
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:export"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:export" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.ExportDataOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2021-02-17T00:54:58.827429Z",
      "updateTime": "2021-02-17T00:54:58.827429Z"
    },
    "gcsOutputDirectory": "EXPORT_DIRECTORY/export-data-DATASET_DISPLAY_NAME-2021-02-17T00:54:58.734772Z"
  }
}

Alcune richieste avviano operazioni a lunga esecuzione il cui completamento richiede tempo. Questi restituiscono il nome di un'operazione, che puoi utilizzare per visualizzare o annullare l'operazione. Vertex AI fornisce metodi di assistenza per effettuare chiamate a operazioni di lunga durata. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Utilizzo di modelli operazioni.

Informazioni sui file esportati

Nella directory di esportazione specificata nella sezione precedente, Vertex AI crea una nuova directory etichettata con il nome visualizzato di Dataset e un timestamp; ad esempio, export-data-DATASET_DISPLAY_NAME-2021-02-17T00:54:58.734772Z. All'interno di questa directory, puoi trovare una sottodirectory per ogni set di annotazioni che hai esportato.

Per ogni insieme di annotazioni, puoi trovare uno o più file JSON Lines. Ogni riga di Ogni file JSON Lines rappresenta un elemento di dati del set di annotazioni. Ogni elemento di dato può contenere metadati e annotazioni specificati durante l'importazione dei dati in Vertex AI, nonché metadati e annotazioni aggiunti dopo l'importazione. Ad esempio, se hai richiesto l'etichettatura dei dati per il tuo Dataset o se hai aggiunto manualmente etichette o annotazioni al Dataset nella console Google Cloud, queste informazioni sono incluse nei file esportati.

Se esporti più set di annotazioni, gli stessi elementi di dati potrebbero essere visualizzati in più file JSON Lines. Ad esempio, se esporti un'immagine Dataset con più set di annotazioni, un file JSON Lines potrebbe contenere un elemento di dati con un un'annotazione di classificazione con un'unica etichetta; un altro file JSON Lines per un altro di annotazioni può contenere lo stesso elemento di dati, ma con un rilevamento di oggetti annotazione.

Il formato dei file esportati corrisponde a quello dell'importazione delle righe JSON che puoi utilizzare importare dati in Vertex AI. Questo formato dipende dal tipo di dati (immagine, tabulari, testo, video) e obiettivo (ad es. monitoraggio di oggetti, estrazione di entità o classificazione). Ad esempio, se esporti un insieme di annotazioni per la classificazione delle immagini con una sola etichetta, ogni riga di ogni file JSON Lines è formattata in base al gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_single_label_io_format_1.0.0.yaml file schema, come descritto in Preparazione dei dati delle immagini.

Per scoprire di più sui diversi formati di righe JSON per i diversi tipi di set di annotazioni, consulta le seguenti guide:

Passaggi successivi