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Crea un set di dati per l'addestramento dei modelli di classificazione delle immagini

Questa pagina mostra come creare un set di dati Vertex AI dal tuo per iniziare ad addestrare i modelli di classificazione. Puoi creare un set di dati utilizzando la console Google Cloud o l'API Vertex AI.

Crea un set di dati vuoto e importa o associa i dati

Console Google Cloud

Utilizza le istruzioni riportate di seguito per creare un set di dati vuoto ed eseguire l'importazione o associare i tuoi dati.

Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Set di dati.
Vai alla pagina Set di dati
Fai clic su Crea per aprire la pagina dei dettagli per la creazione del set di dati.
Modifica il campo Nome set di dati per creare una visualizzazione descrittiva del set di dati. nome.
Seleziona la scheda Immagine.
Seleziona come obiettivo la classificazione delle immagini con una o più etichette.
Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
Fai clic su Crea per creare il set di dati vuoto e passare all'importazione dati. .
Scegli una delle seguenti opzioni dalla sezione Seleziona un metodo di importazione:
Caricare i dati dal computer
1. Nella sezione Seleziona un metodo di importazione, scegli di caricare i dati dal computer.
2. Fai clic su Seleziona file e scegli tutti i file locali da caricare in Cloud Storage di sincronizzare la directory di una VM con un bucket.
3. Nella sezione Seleziona un percorso Cloud Storage, fai clic su Sfoglia per scegliere una Località del bucket Cloud Storage in cui caricare i dati.
Carica un file di importazione dal computer
1. Fai clic su Carica un file di importazione dal tuo computer.
2. Fai clic su Seleziona file e scegli il file di importazione locale da caricare in Cloud Storage di sincronizzare la directory di una VM con un bucket.
3. Nella sezione Seleziona un percorso Cloud Storage, fai clic su Sfoglia per scegliere la posizione del bucket Cloud Storage in cui caricare il file.
Seleziona un file di importazione da Cloud Storage
1. Fai clic su Seleziona un file di importazione da Cloud Storage.
2. Nella sezione Seleziona un percorso Cloud Storage, fai clic su Sfoglia per scegliere il file di importazione in Cloud Storage.
Fai clic su Continua.
L'importazione dei dati può richiedere diverse ore, a seconda delle dimensioni dei dati. Puoi chiudere questa scheda e tornarci in un secondo momento. Riceverai un'email quando i dati saranno importati.

API

Per creare un modello di machine learning, devi prima avere per la raccolta di dati rappresentativi con cui eseguire l'addestramento. Dopo aver importato i dati, puoi apportare modifiche e avviare l'addestramento del modello.

Crea un set di dati

Utilizza gli esempi riportati di seguito per creare un set di dati per i tuoi dati.

REST

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

LOCATION: regione in cui verrà archiviato il set di dati. Deve essere una regione che supporta le risorse dei set di dati. Ad esempio, us-central1. Consulta l'elenco delle località disponibili.
PROJECT: il tuo ID progetto.
DATASET_NAME: il nome del set di dati.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "display_name": "DATASET_NAME",
  "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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.

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 "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets"

PowerShell

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

$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_ID/locations/LOCATION/datasets" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare OPERATION_ID nel risposta per ottenere lo stato dell'operazione.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z",
      "updateTime": "2020-07-07T21:27:35.964882Z"
    }
  }
}

Terraform

L'esempio seguente utilizza la risorsa Terraform google_vertex_ai_dataset per creare un set di dati di immagini denominato image-dataset.

Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta: Comandi Terraform di base.

resource "google_vertex_ai_dataset" "image_dataset" {
  display_name        = "image-dataset"
  metadata_schema_uri = "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml"
  region              = "us-central1"
}

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetImageSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    createDatasetImageSample(project, datasetDisplayName);
  }

  static void createDatasetImageSample(String project, String datasetDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // 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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(120, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Image Dataset Response");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
      System.out.format("Create Time: %s\n", datasetResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", datasetResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", datasetResponse.getLabelsMap());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, 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.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = "YOUR_DATASTE_DISPLAY_NAME";
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetImage() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml',
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create Dataset Request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset image response');
  console.log(`Name : ${result.name}`);
  console.log(`Display name : ${result.displayName}`);
  console.log(`Metadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`Metadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
  console.log(`Labels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
}
createDatasetImage();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'API Python.

L'esempio seguente utilizza l'SDK Vertex AI per Python per creare un set di dati e importare i dati. Se esegui questo codice campione, puoi ignorare il passaggio Importa dati di questa guida.

Questo particolare campione importa i dati per la classificazione con etichetta singola. Se il tuo modello ha un scopo diverso, devi modificare il codice.

from typing import List, Union

from google.cloud import aiplatform


def create_and_import_dataset_image_sample(
    project: str,
    location: str,
    display_name: str,
    src_uris: Union[str, List[str]],
    sync: bool = True,
):
    """
    src_uris -- a string or list of strings, e.g.
        ["gs://bucket1/source1.jsonl", "gs://bucket7/source4.jsonl"]
    """

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    ds = aiplatform.ImageDataset.create(
        display_name=display_name,
        gcs_source=src_uris,
        import_schema_uri=aiplatform.schema.dataset.ioformat.image.single_label_classification,
        sync=sync,
    )

    ds.wait()

    print(ds.display_name)
    print(ds.resource_name)
    return ds

Importa dati

Dopo aver creato un set di dati vuoto, puoi importarli al suo interno. Se hai utilizzato l'SDK Vertex AI per Python per creare il set di dati, potresti avere già importato i dati durante la creazione. In questo caso, puoi saltare .

Seleziona la scheda di seguito per il tuo scopo:

Classificazione con etichetta singola

REST

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

LOCATION: regione in cui si trova il set di dati. Ad esempio, us-central1.
PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
DATASET_ID: ID del set di dati.
IMPORT_FILE_URI: percorso del file CSV o JSON Lines in Cloud Storage che elenca gli elementi di dati archiviati in Cloud Storage da utilizzare per l'addestramento del modello. Per i formati e le limitazioni dei file di importazione, consulta Preparazione dei dati delle immagini.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "import_configs": [
    {
      "gcs_source": {
        "uris": "IMPORT_FILE_URI"
      },
     "import_schema_uri" : "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_single_label_io_format_1.0.0.yaml"
    }
  ]
}

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 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:import"

PowerShell

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.

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" }

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:import" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare OPERATION_ID nel risposta per ottenere lo stato dell'operazione.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-07-08T20:32:02.543801Z",
      "updateTime": "2020-07-08T20:32:02.543801Z"
    }
  }
}

Java

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ImportDataImageClassificationSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String gcsSourceUri =
        "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_image_source/[file.csv/file.jsonl]";
    importDataImageClassificationSample(project, datasetId, gcsSourceUri);
  }

  static void importDataImageClassificationSample(
      String project, String datasetId, String gcsSourceUri)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // 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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String importSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/"
              + "image_classification_single_label_io_format_1.0.0.yaml";

      GcsSource.Builder gcsSource = GcsSource.newBuilder();
      gcsSource.addUris(gcsSourceUri);
      DatasetName datasetName = DatasetName.of(project, location, datasetId);

      List<ImportDataConfig> importDataConfigList =
          Collections.singletonList(
              ImportDataConfig.newBuilder()
                  .setGcsSource(gcsSource)
                  .setImportSchemaUri(importSchemaUri)
                  .build());

      OperationFuture<ImportDataResponse, ImportDataOperationMetadata> importDataResponseFuture =
          datasetServiceClient.importDataAsync(datasetName, importDataConfigList);
      System.out.format(
          "Operation name: %s\n", importDataResponseFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      ImportDataResponse importDataResponse = importDataResponseFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.format(
          "Import Data Image Classification Response: %s\n", importDataResponse.toString());
    }
  }
}

Node.js

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
// const gcsSourceUri = "YOUR_GCS_SOURCE_URI";
// eg. "gs://<your-gcs-bucket>/<import_source_path>/[file.csv/file.jsonl]"
// const project = "YOUR_PROJECT_ID";
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function importDataImageClassification() {
  const name = datasetServiceClient.datasetPath(project, location, datasetId);
  // Here we use only one import config with one source
  const importConfigs = [
    {
      gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
      importSchemaUri:
        'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_single_label_io_format_1.0.0.yaml',
    },
  ];
  const request = {
    name,
    importConfigs,
  };

  // Create Import Data Request
  const [response] = await datasetServiceClient.importData(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  const [importDataResponse] = await response.promise();

  console.log(
    `Import data image classification response : \
      ${JSON.stringify(importDataResponse)}`
  );
}
importDataImageClassification();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.

def image_dataset_import_data_sample(
    project: str, location: str, src_uris: list, import_schema_uri: str, dataset_id: str
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    ds = aiplatform.ImageDataset(dataset_id)

    ds = ds.import_data(
        gcs_source=src_uris, import_schema_uri=import_schema_uri, sync=True
    )

    print(ds.display_name)
    print(ds.name)
    print(ds.resource_name)
    return ds

Classificazione con più etichette

REST

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

LOCATION: regione in cui si trova il set di dati. Ad esempio, us-central1.
PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
DATASET_ID: ID del set di dati.
IMPORT_FILE_URI: percorso del file CSV o JSON Lines in Cloud Storage che elenca gli elementi di dati archiviati in Cloud Storage da utilizzare per l'addestramento del modello. Per i formati e le limitazioni dei file di importazione, consulta Preparazione dei dati delle immagini.

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

{
  "import_configs": [
    {
      "gcs_source": {
        "uris": "IMPORT_FILE_URI"
      },
     "import_schema_uri" : "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_multi_label_io_format_1.0.0.yaml"
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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, quindi esegui il comando seguente:

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_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:import"

PowerShell

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" }

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:import" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare OPERATION_ID nel risposta per ottenere lo stato dell'operazione.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-07-08T20:32:02.543801Z",
      "updateTime": "2020-07-08T20:32:02.543801Z"
    }
  }
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.

def image_dataset_import_data_sample(
    project: str, location: str, src_uris: list, import_schema_uri: str, dataset_id: str
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    ds = aiplatform.ImageDataset(dataset_id)

    ds = ds.import_data(
        gcs_source=src_uris, import_schema_uri=import_schema_uri, sync=True
    )

    print(ds.display_name)
    print(ds.name)
    print(ds.resource_name)
    return ds

Recupera lo stato dell'operazione

Alcune richieste avviano operazioni a lunga esecuzione il cui completamento richiede tempo. 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.

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Preparazione dei dati

Avanti

Addestra modello

Crea un set di dati per l'addestramento dei modelli di classificazione delle immagini

Crea un set di dati vuoto e importa o associa i dati

Console Google Cloud

Caricare i dati dal computer

Carica un file di importazione dal computer

Seleziona un file di importazione da Cloud Storage

API

Crea un set di dati

REST

curl

PowerShell

Terraform

Java

Node.js

Python

Importa dati

Classificazione con etichetta singola

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Classificazione con più etichette

REST

curl

PowerShell

Python

Recupera lo stato dell'operazione