Esportazione di metadati e annotazioni da un set di dati

Vertex AI ti consente di esportare i set di metadati e annotazioni da una 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 le risorse Dataset tabulari.

L'esportazione di un Dataset non crea copie aggiuntive dei dati di immagini, testo o video su cui si basa il 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 del Dataset. Puoi esportare i metadati e le annotazioni per tutti i 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 determinato insieme di annotazioni:

      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 l'insieme 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. Fai clic su Esporta.

REST

Recupera l'ID di Dataset

Per esportare un Dataset, devi conoscere l'ID numerico del Dataset. Se conosci il nome visualizzato delDataset, ma non l'ID, espandi la sezione seguente per scoprire come recuperare 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 del 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

Esportare uno o più set di annotazioni

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_ID: l'ID numerico del Dataset.

  • EXPORT_DIRECTORY: URI Cloud Storage (che inizia con gs://) di una directory in cui vuoi che Vertex AI salvi i file JSON Lines esportati. Deve trovarsi in un bucket Cloud Storage a cui hai accesso, ma la directory non deve ancora esistere.

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

    • Se vuoi esportare i metadati e le annotazioni per tutti i set di annotazioni di Dataset, sostituisci FILTER con una stringa vuota (oppure ometti del tutto il campo annotationsFilter dal corpo della richiesta). 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 l'insieme di annotazioni con l'ID numerico ANNOTATION_SET_ID.

      Per trovare l'ID numerico dell'insieme di annotazioni che vuoi specificare, visualizza l'insieme di annotazioni nella console Google Cloud e cerca il valore che segue 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, quindi esegui il comando seguente: 

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 che richiedono tempo per essere completate. Queste richieste restituiscono un nome dell'operazione, che puoi utilizzare per visualizzarne lo stato o annullarla. Vertex AI fornisce metodi di assistenza per effettuare chiamate a operazioni di lunga durata. Per ulteriori informazioni, consulta Utilizzo delle operazioni di lunga durata.

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. In questa directory puoi trovare una sottodirectory per ogni insieme 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 apparire 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'annotazione di classificazione a una sola etichetta; un altro file JSON Lines per un set di annotazioni diverso potrebbe contenere lo stesso elemento di dati, ma con un'annotazione di rilevamento degli oggetti.

Il formato dei file esportati corrisponde a quello dei file di importazione JSON Lines che puoi utilizzare per importare i dati in Vertex AI. Questo formato dipende dal tipo di dati (immagini, tabulari, testo, video) e dall'obiettivo (ad esempio 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:

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