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Beispielbasierte Erläuterungen konfigurieren

Wenn Sie beispielbasierte Erläuterungen verwenden möchten, müssen Sie diese so konfigurieren: Geben Sie eine explanationSpec an, wenn Sie die Ressource Model in die Modell-Registry importieren oder hochladen möchten.

Wenn Sie dann Online-Erläuterungen anfordern, können Sie einige dieser Konfigurationswerte überschreiben. Geben Sie dazu eine ExplanationSpecOverride in der Anfrage an. Sie können keine Batcherläuterungen anfordern; diese werden nicht unterstützt.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie diese Optionen konfigurieren und aktualisieren.

Erläuterungen beim Importieren oder Hochladen des Modells konfigurieren

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

Einen Cloud Storage-Speicherort, der Ihre Modellartefakte enthält. Ihr Modell muss entweder ein DNN-Modell (neuronales Deep-Learning-Netzwerk) sein, bei dem Sie den Namen einer Ebene oder eine Signatur angeben, deren Ausgabe als latenter Bereich verwendet werden kann. Sie können aber auch ein Modell angeben, das Einbettungen direkt ausgibt (latente Bereichsdarstellung). In diesem latenten Bereich werden die Beispieldarstellungen erfasst, die zum Generieren von Erläuterungen verwendet werden.
Ein Cloud Storage-Speicherort, der die zu indexierenden Instanzen für die Suche nach dem ungefähren nächsten Nachbarn enthält. Weitere Informationen finden Sie unter Anforderungen an Eingabedaten.

Console

Folgen Sie der Anleitung zum Importieren eines Modells mit der Google Cloud Console.

Wählen Sie auf dem Tab Erläuterbarkeit die Option Beispielbasierte Erläuterung aus und füllen Sie die Felder aus.

Informationen zu den einzelnen Feldern finden Sie in den Tipps in der Google Cloud Console (siehe unten) und in der Referenzdokumentation zu Example und ExplanationMetadata.

Bildschirm „Modell importieren“ in der Console mit verfügbaren Optionen auf dem Tab „Erklärbarkeit“

gcloud-CLI

Schreiben Sie die folgenden ExplanationMetadata in eine JSON-Datei in Ihrer lokalen Umgebung. Der Dateiname spielt keine Rolle, aber in diesem Beispiel wird die Datei explanation-metadata.json aufgerufen:

{
  "inputs": {
    "my_input": {
      "inputTensorName": "INPUT_TENSOR_NAME",
      "encoding": "IDENTITY",
    },
    "id": {
      "inputTensorName": "id",
      "encoding": "IDENTITY"
    }
  },
  "outputs": {
    "embedding": {
      "outputTensorName": "OUTPUT_TENSOR_NAME"
    }
  }
}

(Optional) Wenn Sie die vollständige NearestNeighborSearchConfig angeben, schreiben Sie Folgendes in eine JSON-Datei in Ihrer lokalen Umgebung. Der Dateiname spielt keine Rolle, aber in diesem Beispiel wird die Datei search_config.json aufgerufen:

{
  "contentsDeltaUri": "",
  "config": {
      "dimensions": 50,
      "approximateNeighborsCount": 10,
      "distanceMeasureType": "SQUARED_L2_DISTANCE",
      "featureNormType": "NONE",
      "algorithmConfig": {
          "treeAhConfig": {
              "leafNodeEmbeddingCount": 1000,
              "fractionLeafNodesToSearch": 1.0
          }
      }
    }
  }

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um Ihr Model hochzuladen.

Wenn Sie eine Preset-Suchkonfiguration verwenden, entfernen Sie das Flag --explanation-nearest-neighbor-search-config-file. Wenn Sie NearestNeighborSearchConfig angeben, entfernen Sie die Flags --explanation-modality und --explanation-query.

Die Flags, die für beispielbasierte Erläuterungen am relevantesten sind, werden fett formatiert.

gcloud ai models upload \
    --region=LOCATION \
    --display-name=MODEL_NAME \
    --container-image-uri=IMAGE_URI \
    --artifact-uri=MODEL_ARTIFACT_URI \
    --explanation-method=examples \
    --uris=[URI, ...] \
    --explanation-neighbor-count=NEIGHBOR_COUNT \
    --explanation-metadata-file=explanation-metadata.json \
    --explanation-modality=IMAGE|TEXT|TABULAR \
    --explanation-query=PRECISE|FAST \
    --explanation-nearest-neighbor-search-config-file=search_config.json

Weitere Informationen finden Sie unter gcloud ai models upload.

Die Upload-Aktion gibt eine OPERATION_ID zurück, mit der geprüft werden kann, ob der Vorgang abgeschlossen ist. Sie können den Status des Vorgangs abfragen, bis in der Antwort "done": true angegeben wird. Verwenden Sie den Befehl gcloud ai operations describe, um den Status abzufragen. Beispiel:
```
gcloud ai operations describe <operation-id>
```
Sie können erst Erläuterungen anfordern, wenn der Vorgang abgeschlossen ist. Je nach Größe der Dataset- und Modellarchitektur kann dieser Schritt mehrere Stunden dauern, um den Index für die Abfrage von Beispielen zu erstellen.

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

PROJECT
LOCATION

Weitere Informationen zu den anderen Platzhaltern finden Sie unter Model, explanationSpec und Examples.

Weitere Informationen zum Hochladen von Modellen finden Sie unter der Methode upload und Modelle importieren.

Im folgenden JSON-Anfragetext wird eine Preset-Suchkonfiguration angegeben. Alternativ können Sie die vollständige NearestNeighborSearchConfig angeben.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models:upload

JSON-Text anfordern:

{
  "model": {
    "displayName": "my-model",
    "artifactUri": "gs://your-model-artifact-folder",
    "containerSpec": {
      "imageUri": "us-docker.pkg.dev/vertex-ai/prediction/tf2-cpu.2-11:latest",
    },
    "explanationSpec": {
      "parameters": {
        "examples": {
          "gcsSource": {
            "uris": ["gs://your-examples-folder"]
          },
          "neighborCount": 10,
          "presets": {
            "modality": "image"
          }
        }
      },
      "metadata": {
        "outputs": {
            "embedding": {
                "output_tensor_name": "embedding"
            }
        },
        "inputs": {
          "my_fancy_input": {
            "input_tensor_name": "input_tensor_name",
            "encoding": "identity",
            "modality": "image"
          },
          "id": {
            "input_tensor_name": "id",
            "encoding": "identity"
          }
        }
      }
    }
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth 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/locations/LOCATION/models:upload" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/models/MODEL_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UploadModelOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2022-01-08T01:21:10.147035Z",
      "updateTime": "2022-01-08T01:21:10.147035Z"
    }
  }
}

Die Upload-Aktion gibt eine OPERATION_ID zurück, mit der geprüft werden kann, ob der Vorgang abgeschlossen ist. Sie können den Status des Vorgangs abfragen, bis in der Antwort "done": true angegeben wird. Verwenden Sie den Befehl gcloud ai operations describe, um den Status abzufragen. Beispiel:

gcloud ai operations describe <operation-id>

Sie können erst Erläuterungen anfordern, wenn der Vorgang abgeschlossen ist. Je nach Größe der Dataset- und Modellarchitektur kann dieser Schritt mehrere Stunden dauern, um den Index für die Abfrage von Beispielen zu erstellen.

Python

Weitere Informationen finden Sie im Abschnitt Modell hochladen im Notebook zur Bildklassifizierung mit beispielbasierten Erklärungen.

`NearestNeighborSearchConfig`

Der folgende JSON-Anfragetext zeigt, wie die vollständige NearestNeighborSearchConfig (anstelle von Voreinstellungen) in einer upload-Anfrage angegeben wird.

{
  "model": {
    "displayName": displayname,
    "artifactUri": model_path_to_deploy,
    "containerSpec": {
      "imageUri": DEPLOY_IMAGE,
    },
    "explanationSpec": {
      "parameters": {
        "examples": {
          "gcsSource": {
            "uris": [DATASET_PATH]
          },
          "neighborCount": 5,
          "nearest_neighbor_search_config": {
            "contentsDeltaUri": "",
            "config": {
              "dimensions": dimensions,
              "approximateNeighborsCount": 10,
              "distanceMeasureType": "SQUARED_L2_DISTANCE",
              "featureNormType": "NONE",
              "algorithmConfig": {
                  "treeAhConfig": {
                      "leafNodeEmbeddingCount": 1000,
                      "fractionLeafNodesToSearch": 1.0
                  }
                }
              }
          }
        }
      },
      "metadata": { ... }
    }
  }
}

In den folgenden Tabellen sind die Felder für NearestNeighborSearchConfig aufgeführt.

Felder
`dimensions`	`int32` Erforderlich. Die Anzahl der Dimensionen der Eingabevektoren. Wird nur für dichte Einbettungen verwendet.
`approximateNeighborsCount`	`int32` Erforderlich, wenn der tree-AH-Algorithmus verwendet wird. Die Standardanzahl der Nachbarn, die über die ungefähre Suche gefunden werden sollen, bevor die genaue Neusortierung ausgeführt wird. Bei der genauen Neusortierung werden Ergebnisse, die von einem ungefähren Suchalgorithmus zurückgegeben werden, über eine aufwändigere Entfernungsberechnung neu angeordnet.
`ShardSize`	`ShardSize` Die Größe jedes Shards. Wenn ein Index groß ist, wird er basierend auf der angegebenen Shard-Größe fragmentiert. Während der Bereitstellung wird jeder Shard auf einem separaten Knoten bereitgestellt und unabhängig skaliert.
`distanceMeasureType`	`DistanceMeasureType` Die bei der Suche nach dem nächsten Nachbarn verwendete Distanzmessung.
`featureNormType`	`FeatureNormType` Art der Normalisierung, die für jeden Vektor ausgeführt werden soll.
`algorithmConfig`	`oneOf:` `TreeAhConfig` `BruteForceConfig` Die Konfiguration für die Algorithmen, die die Vektorsuche für eine effiziente Suche verwendet. Wird nur für dichte Einbettungen verwendet. `TreeAhConfig`: Konfigurationsoptionen für die Verwendung des tree-AH-Algorithmus. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blog: Deep Retrieval mit TensorFlow Recommenders und der Vektorsuche skalieren `BruteForceConfig`: Diese Option implementiert die lineare Standardsuche in der Datenbank für jede Abfrage. Es gibt keine Felder, die für eine Brute-Force-Suche konfiguriert werden müssen. Zum Auswählen dieses Algorithmus übergeben Sie ein leeres Objekt für `BruteForceConfig`.

`DistanceMeasureType`

Enums
`SQUARED_L2_DISTANCE`	Euklidische (L₂)-Distanz
`L1_DISTANCE`	Manhattan (L₁)-Distanz
`DOT_PRODUCT_DISTANCE`	Standardwert. Definiert als negativer Wert des Skalarprodukts.
`COSINE_DISTANCE`	Kosinus-Entfernung. Wir empfehlen dringend, anstelle der KOSINUS-Distanz DOT_PRODUCT_DISTANCE + UNIT_L2_NORM zu verwenden. Unsere Algorithmen wurden für die DOT_PRODUCT-Distanz optimiert. In Kombination mit UNIT_L2_NORM bietet sie dieselbe Rangfolge und mathematische Äquivalenz wie die KOSINUS-Distanz.

`FeatureNormType`

Enums
`UNIT_L2_NORM`	Einheit-L2-Normalisierungstyp.
`NONE`	Standardwert. Es ist kein Normalisierungstyp angegeben.

`TreeAhConfig`

Dies sind die Felder, die für den tree-AH-Algorithmus ausgewählt werden (Flacher Baum + Asymmetrisches Hashing).

Felder
`fractionLeafNodesToSearch`	`double`
	Der Standardanteil an Blattknoten, die bei einer beliebigen Abfrage durchsucht werden können. Muss zwischen 0,0 bis 1,0 (ausschließlich) liegen. Der Standardwert ist 0.05, wenn nicht festgelegt.
`leafNodeEmbeddingCount`	`int32`
	Anzahl der Einbettungen auf jedem Blattknoten. Der Standardwert ist 1.000, wenn nicht festgelegt.
`leafNodesToSearchPercent`	`int32`
	Verworfen, verwenden Sie `fractionLeafNodesToSearch`. Der Standardprozentsatz von Blattknoten, die bei einer beliebigen Abfrage durchsucht werden können. Muss zwischen 1 und 100 liegen. Der Standardwert ist 10 (also 10 %), wenn nichts festgelegt ist.

`BruteForceConfig`

Mit dieser Option wird die standardmäßige lineare Suche in der Datenbank für jede Abfrage implementiert. Es gibt keine Felder, die für eine Brute-Force-Suche konfiguriert werden müssen. Zum Auswählen dieses Algorithmus übergeben Sie ein leeres Objekt für BruteForceConfig an algorithmConfig.

Anforderungen an Eingabedaten

Laden Sie das Dataset in einen Cloud Storage-Speicherort hoch. Achten Sie darauf, dass die Dateien im JSON Lines-Format vorliegen.

Die Dateien müssen im JSON Lines-Format vorliegen. Das folgende Beispiel stammt aus dem Notebook zur Bildklassifizierung mit beispielbasierten Erläuterungen:

{"id": "0", "bytes_inputs": {"b64": "..."}}
{"id": "1", "bytes_inputs": {"b64": "..."}}
{"id": "2", "bytes_inputs": {"b64": "..."}}

Index oder Konfiguration aktualisieren

Mit Vertex AI können Sie den Index des nächsten Nachbarns oder der Example-Konfiguration eines Modells aktualisieren. Dies ist nützlich, wenn Sie Ihr Modell aktualisieren möchten, ohne das zugehörige Dataset neu zu indexieren. Wenn der Index Ihres Modells beispielsweise 1.000 Instanzen enthält und Sie 500 weitere Instanzen hinzufügen möchten, können Sie UpdateExplanationDataset aufrufen, um den Index hinzuzufügen, ohne die ursprünglichen 1.000 Instanzen neu zu verarbeiten.

So aktualisieren Sie das Erläuterungs-Dataset:

Python

def update_explanation_dataset(model_id, new_examples):
    response = clients["model"].update_explanation_dataset(model=model_id,  examples=new_examples)
    update_dataset_response = response.result()
    return update_dataset_response

PRESET_CONFIG = {
    "modality": "TEXT",
    "query": "FAST"
}
NEW_DATASET_FILE_PATH = "new_dataset_path"
NUM_NEIGHBORS_TO_RETURN = 10

EXAMPLES = aiplatform.Examples(presets=PRESET_CONFIG,
                                    gcs_source=aiplatform.types.io.GcsSource(uris=[NEW_DATASET_FILE_PATH]),
                                      neighbor_count=NUM_NEIGHBORS_TO_RETURN)

MODEL_ID = 'model_id'
update_dataset_response = update_explanation_dataset(MODEL_ID, EXAMPLES)

Verwendungshinweise:

model_id bleibt nach dem Vorgang UpdateExplanationDataset unverändert.
Der Vorgang UpdateExplanationDataset betrifft nur die Ressource Model. Es wird kein zugehöriges DeployedModel aktualisiert. Dies bedeutet, dass der Index eines deployedModels das Dataset zum bei der Bereitstellung enthält. Zum Aktualisieren des Index eines deployedModels müssen Sie das aktualisierte Modell noch einmal auf einem Endpunkt bereitstellen.

Konfiguration beim Abrufen von Online-Erläuterungen überschreiben

Wenn Sie eine Erläuterung anfordern, können Sie einige der Parameter direkt mit dem Feld ExplanationSpecOverride überschreiben.

Abhängig von der Anwendung sind einige Einschränkungen möglicherweise in Bezug auf die Art der zurückgegebenen Informationen wünschenswert. Um beispielsweise die Vielfalt zu erläutern, kann ein Nutzer einen Crowding-Parameter angeben, der festlegt, dass kein einzelner Beispieltyp in den Erläuterungen überrepräsentiert ist. Konkret: Wenn ein Nutzer versucht zu verstehen, warum ein Vogel von seinem Modell als Flugzeug eingestuft wurde, ist er vielleicht nicht daran interessiert, zu viele Vogelbeispiele als Erläuterungen zu sehen, um die Ursache besser untersuchen zu können.

In der folgenden Tabelle sind die Parameter zusammengefasst, die für eine Anfrage mit beispielbasierter Erläuterung überschrieben werden können:

Property-Name	Attributwert	Beschreibung
neighborCount	`int32`	Die Anzahl der Beispiele, die als Erläuterung zurückgegeben werden sollen
crowdingCount	`int32`	Maximale Anzahl von Beispielen, die mit demselben Crowding-Tag zurückgegeben werden sollen
allow	`String Array`	Die Tags, die für Erläuterung zulässig sind
deny	`String Array`	Die Tags, die für Erläuterungen nicht zulässig sind

Unter Vektorsuche – Filterung werden diese Parameter ausführlicher beschrieben.

Hier ein Beispiel für einen JSON-Anfragetext mit Überschreibungen:

{
  "instances":[
    {
      "id": data[0]["id"],
      "bytes_inputs": {"b64": bytes},
      "restricts": "",
      "crowding_tag": ""
    }
  ],
  "explanation_spec_override": {
    "examples_override": {
      "neighbor_count": 5,
      "crowding_count": 2,
      "restrictions": [
        {
          "namespace_name": "label",
          "allow": ["Papilloma", "Rift_Valley", "TBE", "Influenza", "Ebol"]
        }
      ]
    }
  }
}

Nächste Schritte

Stellen Sie das Model auf einem Endpoint bereit und rufen Sie beispielbasierte Erläuterungen ab.

Hier ein Beispiel für die Antwort auf eine beispielbasierte explain-Anfrage:

[
   {
      "neighbors":[
         {
            "neighborId":"311",
            "neighborDistance":383.8
         },
         {
            "neighborId":"286",
            "neighborDistance":431.4
         }
      ],
      "input":"0"
   },
   {
      "neighbors":[
         {
            "neighborId":"223",
            "neighborDistance":471.6
         },
         {
            "neighborId":"55",
            "neighborDistance":392.7
         }
      ],
      "input":"1"
   }
]

Preise

Weitere Informationen finden Sie auf der Preisseite im Abschnitt zu beispielbasierten Erläuterungen.