Klassifizierungsmodell für Bilder trainieren

Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie mithilfe der Google Cloud Console oder der Vertex AI API ein AutoML-Klassifizierungsmodell aus einem Bild-Dataset trainieren.

AutoML-Modell trainieren

Google Cloud Console

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Abschnitt "Vertex AI" die Seite Datasets auf.

   Zur Seite „Datasets“

2. Klicken Sie auf den Namen des Datasets, das Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden möchten, um dessen Detailseite zu öffnen.

3. Klicken Sie auf Neues Modell trainieren.

   Hinweis: Sie können model.new in einen Browser eingeben, um direkt die Seite zur Modellerstellung aufzurufen.

4. Wählen Sie als Trainingsmethode AutoML aus.

5. Klicken Sie auf Weiter.

6. Geben Sie einen Namen für das Modell ein.

7. Wenn Sie die Aufteilung Ihrer Trainingsdaten manuell festlegen möchten, maximieren Sie Erweiterte Optionen und wählen Sie eine Option für die Datenaufteilung aus. Weitere Informationen

8. Klicken Sie auf Training starten.

   Das Modelltraining kann viele Stunden dauern, je nach Größe und Komplexität Ihrer Daten und Ihres Trainingsbudgets, sofern Sie eines angegeben haben. Sie können diesen Tab schließen und später zu ihm zurückkehren. Wenn das Training für Ihr Modell abgeschlossen ist, erhalten eine E-Mail.

API

Wählen Sie unten den Tab für Ihr Ziel aus:

Klassifizierung

Wählen Sie unten den Tab für Ihre Sprache oder Umgebung aus:

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte für die Anfragedaten:

• LOCATION: Region, in der sich das Dataset befindet und das Modell erstellt wird. Beispiel: us-central1.
• PROJECT: Ihre Projekt-ID.
• TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: erforderlich. Ein Anzeigename für die trainingPipeline.
• DATASET_ID: Die ID-Nummer für das Dataset, das für das Training verwendet werden soll.
• fractionSplit: Optional. Eine von mehreren möglichen ML-Aufteilungsoptionen für Ihre Daten. Für fractionSplit muss die Summe der Werte 1 ergeben. Beispiel:
  • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
• MODEL_DISPLAYNAME^*: Ein Anzeigename für das von der TrainingPipeline hochgeladene (erstellte) Modell.
• MODEL_DESCRIPTION^*: Eine Beschreibung für das Modell.
• modelToUpload.labels^*: Beliebiger Satz von Schlüssel/Wert-Paaren, um Ihre Modelle zu organisieren. Beispiel:
  • "env": "prod"
  • "tier": "backend"
• MODELTYPE^†: Der Typ des in der Cloud gehosteten Modells, das trainiert werden soll. Folgende Optionen sind verfügbar:
  • CLOUD (Standard)
• NODE_HOUR_BUDGET^†: Die tatsächliche Höhe der Trainingskosten kann gleich oder kleiner als dieser Wert sein. Für Cloud-Modelle muss das Budget folgenden Wert betragen: 8.000–800.000 Milli-Knotenstunden (einschließlich). Der Standardwert ist 192.000, was einem Tag in Echtzeit entspricht, wobei 8 Knoten verwendet werden.
• PROJECT_NUMBER: Die automatisch generierte Projektnummer Ihres Projekts

*	In der Beschreibung der Schemadatei, die Sie in trainingTaskDefinition angeben, wird die Verwendung dieses Felds beschrieben.
†	In der Schemadatei, die Sie in trainingTaskDefinition angeben, wird dieses Feld deklariert und beschrieben.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "false",
    "modelType": ["MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

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

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI 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/trainingPipelines"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI 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:

$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/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält Informationen zu Spezifikationen sowie die TRAININGPIPELINE_ID.

Antwort

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "CLOUD",
    "budgetMilliNodeHours": "NODE_HOUR_BUDGET"
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FilterSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FractionSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model.ExportFormat;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredefinedSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TimestampSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlImageClassificationInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlImageClassificationInputs.ModelType;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineImageClassificationSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String trainingPipelineDisplayName = "YOUR_TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "YOUR_MODEL_DISPLAY_NAME";
    createTrainingPipelineImageClassificationSample(
        project, trainingPipelineDisplayName, datasetId, modelDisplayName);
  }

  static void createTrainingPipelineImageClassificationSample(
      String project, String trainingPipelineDisplayName, String datasetId, String modelDisplayName)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String trainingTaskDefinition =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
              + "automl_image_classification_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      AutoMlImageClassificationInputs autoMlImageClassificationInputs =
          AutoMlImageClassificationInputs.newBuilder()
              .setModelType(ModelType.CLOUD)
              .setMultiLabel(false)
              .setBudgetMilliNodeHours(8000)
              .setDisableEarlyStopping(false)
              .build();

      InputDataConfig trainingInputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model model = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(trainingPipelineDisplayName)
              .setTrainingTaskDefinition(trainingTaskDefinition)
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(autoMlImageClassificationInputs))
              .setInputDataConfig(trainingInputDataConfig)
              .setModelToUpload(model)
              .build();

      TrainingPipeline trainingPipelineResponse =
          pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(locationName, trainingPipeline);

      System.out.println("Create Training Pipeline Image Classification Response");
      System.out.format("Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getDisplayName());

      System.out.format(
          "Training Task Definition %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskDefinition());
      System.out.format(
          "Training Task Inputs: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskInputs());
      System.out.format(
          "Training Task Metadata: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskMetadata());
      System.out.format("State: %s\n", trainingPipelineResponse.getState());

      System.out.format("Create Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getCreateTime());
      System.out.format("StartTime %s\n", trainingPipelineResponse.getStartTime());
      System.out.format("End Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getEndTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", trainingPipelineResponse.getLabelsMap());

      InputDataConfig inputDataConfig = trainingPipelineResponse.getInputDataConfig();
      System.out.println("Input Data Config");
      System.out.format("Dataset Id: %s", inputDataConfig.getDatasetId());
      System.out.format("Annotations Filter: %s\n", inputDataConfig.getAnnotationsFilter());

      FractionSplit fractionSplit = inputDataConfig.getFractionSplit();
      System.out.println("Fraction Split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", fractionSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", fractionSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", fractionSplit.getTestFraction());

      FilterSplit filterSplit = inputDataConfig.getFilterSplit();
      System.out.println("Filter Split");
      System.out.format("Training Filter: %s\n", filterSplit.getTrainingFilter());
      System.out.format("Validation Filter: %s\n", filterSplit.getValidationFilter());
      System.out.format("Test Filter: %s\n", filterSplit.getTestFilter());

      PredefinedSplit predefinedSplit = inputDataConfig.getPredefinedSplit();
      System.out.println("Predefined Split");
      System.out.format("Key: %s\n", predefinedSplit.getKey());

      TimestampSplit timestampSplit = inputDataConfig.getTimestampSplit();
      System.out.println("Timestamp Split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", timestampSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", timestampSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", timestampSplit.getTestFraction());
      System.out.format("Key: %s\n", timestampSplit.getKey());

      Model modelResponse = trainingPipelineResponse.getModelToUpload();
      System.out.println("Model To Upload");
      System.out.format("Name: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Description: %s\n", modelResponse.getDescription());

      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("Training Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("Artifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());

      System.out.format(
          "Supported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList());
      System.out.format(
          "Supported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList());
      System.out.format(
          "Supported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList());

      System.out.format("Create Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %sn\n", modelResponse.getLabelsMap());

      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();
      System.out.println("Predict Schemata");
      System.out.format("Instance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format("Parameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format("Prediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (ExportFormat exportFormat : modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("Supported Export Format");
        System.out.format("Id: %s\n", exportFormat.getId());
      }

      ModelContainerSpec modelContainerSpec = modelResponse.getContainerSpec();
      System.out.println("Container Spec");
      System.out.format("Image Uri: %s\n", modelContainerSpec.getImageUri());
      System.out.format("Command: %s\n", modelContainerSpec.getCommandList());
      System.out.format("Args: %s\n", modelContainerSpec.getArgsList());
      System.out.format("Predict Route: %s\n", modelContainerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("Health Route: %s\n", modelContainerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : modelContainerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("Env");
        System.out.format("Name: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("Value: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : modelContainerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("Port");
        System.out.format("Container Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("Deployed Model");
        System.out.format("Endpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("Deployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }

      Status status = trainingPipelineResponse.getError();
      System.out.println("Error");
      System.out.format("Code: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("Message: %s\n", status.getMessage());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
/*
const datasetId = 'YOUR DATASET';
const modelDisplayName = 'NEW MODEL NAME;
const trainingPipelineDisplayName = 'NAME FOR TRAINING PIPELINE';
const project = 'YOUR PROJECT ID';
const location = 'us-central1';
  */
// Imports the Google Cloud Pipeline Service Client library
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');

const {definition} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob;
const ModelType = definition.AutoMlImageClassificationInputs.ModelType;

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

// Instantiates a client
const {PipelineServiceClient} = aiplatform.v1;
const pipelineServiceClient = new PipelineServiceClient(clientOptions);

async function createTrainingPipelineImageClassification() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;

  // Values should match the input expected by your model.
  const trainingTaskInputsMessage =
    new definition.AutoMlImageClassificationInputs({
      multiLabel: true,
      modelType: ModelType.CLOUD,
      budgetMilliNodeHours: 8000,
      disableEarlyStopping: false,
    });

  const trainingTaskInputs = trainingTaskInputsMessage.toValue();

  const trainingTaskDefinition =
    'gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml';

  const modelToUpload = {displayName: modelDisplayName};
  const inputDataConfig = {datasetId};
  const trainingPipeline = {
    displayName: trainingPipelineDisplayName,
    trainingTaskDefinition,
    trainingTaskInputs,
    inputDataConfig,
    modelToUpload,
  };
  const request = {parent, trainingPipeline};

  // Create training pipeline request
  const [response] =
    await pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(request);

  console.log('Create training pipeline image classification response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}

createTrainingPipelineImageClassification();

Python

Informationen zum Installieren oder Aktualisieren von Python finden Sie unter Vertex AI SDK für Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API.

def create_training_pipeline_image_classification_sample(
    project: str,
    location: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: Optional[str] = None,
    model_type: str = "CLOUD",
    multi_label: bool = False,
    training_fraction_split: float = 0.8,
    validation_fraction_split: float = 0.1,
    test_fraction_split: float = 0.1,
    budget_milli_node_hours: int = 8000,
    disable_early_stopping: bool = False,
    sync: bool = True,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    job = aiplatform.AutoMLImageTrainingJob(
        display_name=display_name,
        model_type=model_type,
        prediction_type="classification",
        multi_label=multi_label,
    )

    my_image_ds = aiplatform.ImageDataset(dataset_id)

    model = job.run(
        dataset=my_image_ds,
        model_display_name=model_display_name,
        training_fraction_split=training_fraction_split,
        validation_fraction_split=validation_fraction_split,
        test_fraction_split=test_fraction_split,
        budget_milli_node_hours=budget_milli_node_hours,
        disable_early_stopping=disable_early_stopping,
        sync=sync,
    )

    model.wait()

    print(model.display_name)
    print(model.resource_name)
    print(model.uri)
    return model

Klassifizierung

Wählen Sie unten den Tab für Ihre Sprache oder Umgebung aus:

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte für die Anfragedaten:

• LOCATION: Region, in der sich das Dataset befindet und das Modell erstellt wird. Beispiel: us-central1.
• PROJECT: Ihre Projekt-ID.
• TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: erforderlich. Ein Anzeigename für die trainingPipeline.
• DATASET_ID: Die ID-Nummer für das Dataset, das für das Training verwendet werden soll.
• fractionSplit: Optional. Eine von mehreren möglichen ML-Aufteilungsoptionen für Ihre Daten. Für fractionSplit muss die Summe der Werte 1 ergeben. Beispiel:
  • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
• MODEL_DISPLAYNAME^*: Ein Anzeigename für das von der TrainingPipeline hochgeladene (erstellte) Modell.
• MODEL_DESCRIPTION^*: Eine Beschreibung für das Modell.
• modelToUpload.labels^*: Beliebiger Satz von Schlüssel/Wert-Paaren, um Ihre Modelle zu organisieren. Beispiel:
  • "env": "prod"
  • "tier": "backend"
• MODELTYPE^†: Der Typ des in der Cloud gehosteten Modells, das trainiert werden soll. Folgende Optionen sind verfügbar:
  • CLOUD (Standard)
• NODE_HOUR_BUDGET^†: Die tatsächliche Höhe der Trainingskosten kann gleich oder kleiner als dieser Wert sein. Für Cloud-Modelle muss das Budget folgenden Wert betragen: 8.000–800.000 Milli-Knotenstunden (einschließlich). Der Standardwert ist 192.000, was einem Tag in Echtzeit entspricht, wobei 8 Knoten verwendet werden.
• PROJECT_NUMBER: Die automatisch generierte Projektnummer Ihres Projekts

*	In der Beschreibung der Schemadatei, die Sie in trainingTaskDefinition angeben, wird die Verwendung dieses Felds beschrieben.
†	In der Schemadatei, die Sie in trainingTaskDefinition angeben, wird dieses Feld deklariert und beschrieben.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text der Anfrage:

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "true",
    "modelType": ["MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

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

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI 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/trainingPipelines"

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI 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:

$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/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält Informationen zu Spezifikationen sowie die TRAININGPIPELINE_ID.

Antwort

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "CLOUD",
    "budgetMilliNodeHours": "NODE_HOUR_BUDGET"
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FilterSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FractionSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model.ExportFormat;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredefinedSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TimestampSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlImageClassificationInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlImageClassificationInputs.ModelType;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineImageClassificationSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String trainingPipelineDisplayName = "YOUR_TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "YOUR_MODEL_DISPLAY_NAME";
    createTrainingPipelineImageClassificationSample(
        project, trainingPipelineDisplayName, datasetId, modelDisplayName);
  }

  static void createTrainingPipelineImageClassificationSample(
      String project, String trainingPipelineDisplayName, String datasetId, String modelDisplayName)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String trainingTaskDefinition =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
              + "automl_image_classification_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      AutoMlImageClassificationInputs autoMlImageClassificationInputs =
          AutoMlImageClassificationInputs.newBuilder()
              .setModelType(ModelType.CLOUD)
              .setMultiLabel(false)
              .setBudgetMilliNodeHours(8000)
              .setDisableEarlyStopping(false)
              .build();

      InputDataConfig trainingInputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model model = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(trainingPipelineDisplayName)
              .setTrainingTaskDefinition(trainingTaskDefinition)
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(autoMlImageClassificationInputs))
              .setInputDataConfig(trainingInputDataConfig)
              .setModelToUpload(model)
              .build();

      TrainingPipeline trainingPipelineResponse =
          pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(locationName, trainingPipeline);

      System.out.println("Create Training Pipeline Image Classification Response");
      System.out.format("Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getDisplayName());

      System.out.format(
          "Training Task Definition %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskDefinition());
      System.out.format(
          "Training Task Inputs: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskInputs());
      System.out.format(
          "Training Task Metadata: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskMetadata());
      System.out.format("State: %s\n", trainingPipelineResponse.getState());

      System.out.format("Create Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getCreateTime());
      System.out.format("StartTime %s\n", trainingPipelineResponse.getStartTime());
      System.out.format("End Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getEndTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", trainingPipelineResponse.getLabelsMap());

      InputDataConfig inputDataConfig = trainingPipelineResponse.getInputDataConfig();
      System.out.println("Input Data Config");
      System.out.format("Dataset Id: %s", inputDataConfig.getDatasetId());
      System.out.format("Annotations Filter: %s\n", inputDataConfig.getAnnotationsFilter());

      FractionSplit fractionSplit = inputDataConfig.getFractionSplit();
      System.out.println("Fraction Split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", fractionSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", fractionSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", fractionSplit.getTestFraction());

      FilterSplit filterSplit = inputDataConfig.getFilterSplit();
      System.out.println("Filter Split");
      System.out.format("Training Filter: %s\n", filterSplit.getTrainingFilter());
      System.out.format("Validation Filter: %s\n", filterSplit.getValidationFilter());
      System.out.format("Test Filter: %s\n", filterSplit.getTestFilter());

      PredefinedSplit predefinedSplit = inputDataConfig.getPredefinedSplit();
      System.out.println("Predefined Split");
      System.out.format("Key: %s\n", predefinedSplit.getKey());

      TimestampSplit timestampSplit = inputDataConfig.getTimestampSplit();
      System.out.println("Timestamp Split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", timestampSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", timestampSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", timestampSplit.getTestFraction());
      System.out.format("Key: %s\n", timestampSplit.getKey());

      Model modelResponse = trainingPipelineResponse.getModelToUpload();
      System.out.println("Model To Upload");
      System.out.format("Name: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Description: %s\n", modelResponse.getDescription());

      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("Training Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("Artifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());

      System.out.format(
          "Supported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList());
      System.out.format(
          "Supported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList());
      System.out.format(
          "Supported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList());

      System.out.format("Create Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %sn\n", modelResponse.getLabelsMap());

      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();
      System.out.println("Predict Schemata");
      System.out.format("Instance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format("Parameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format("Prediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (ExportFormat exportFormat : modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("Supported Export Format");
        System.out.format("Id: %s\n", exportFormat.getId());
      }

      ModelContainerSpec modelContainerSpec = modelResponse.getContainerSpec();
      System.out.println("Container Spec");
      System.out.format("Image Uri: %s\n", modelContainerSpec.getImageUri());
      System.out.format("Command: %s\n", modelContainerSpec.getCommandList());
      System.out.format("Args: %s\n", modelContainerSpec.getArgsList());
      System.out.format("Predict Route: %s\n", modelContainerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("Health Route: %s\n", modelContainerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : modelContainerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("Env");
        System.out.format("Name: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("Value: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : modelContainerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("Port");
        System.out.format("Container Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("Deployed Model");
        System.out.format("Endpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("Deployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }

      Status status = trainingPipelineResponse.getError();
      System.out.println("Error");
      System.out.format("Code: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("Message: %s\n", status.getMessage());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */
/*
const datasetId = 'YOUR DATASET';
const modelDisplayName = 'NEW MODEL NAME;
const trainingPipelineDisplayName = 'NAME FOR TRAINING PIPELINE';
const project = 'YOUR PROJECT ID';
const location = 'us-central1';
  */
// Imports the Google Cloud Pipeline Service Client library
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');

const {definition} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob;
const ModelType = definition.AutoMlImageClassificationInputs.ModelType;

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

// Instantiates a client
const {PipelineServiceClient} = aiplatform.v1;
const pipelineServiceClient = new PipelineServiceClient(clientOptions);

async function createTrainingPipelineImageClassification() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;

  // Values should match the input expected by your model.
  const trainingTaskInputsMessage =
    new definition.AutoMlImageClassificationInputs({
      multiLabel: true,
      modelType: ModelType.CLOUD,
      budgetMilliNodeHours: 8000,
      disableEarlyStopping: false,
    });

  const trainingTaskInputs = trainingTaskInputsMessage.toValue();

  const trainingTaskDefinition =
    'gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml';

  const modelToUpload = {displayName: modelDisplayName};
  const inputDataConfig = {datasetId};
  const trainingPipeline = {
    displayName: trainingPipelineDisplayName,
    trainingTaskDefinition,
    trainingTaskInputs,
    inputDataConfig,
    modelToUpload,
  };
  const request = {parent, trainingPipeline};

  // Create training pipeline request
  const [response] =
    await pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(request);

  console.log('Create training pipeline image classification response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}

createTrainingPipelineImageClassification();

Python

Informationen zum Installieren oder Aktualisieren von Python finden Sie unter Vertex AI SDK für Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API.

def create_training_pipeline_image_classification_sample(
    project: str,
    location: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: Optional[str] = None,
    model_type: str = "CLOUD",
    multi_label: bool = False,
    training_fraction_split: float = 0.8,
    validation_fraction_split: float = 0.1,
    test_fraction_split: float = 0.1,
    budget_milli_node_hours: int = 8000,
    disable_early_stopping: bool = False,
    sync: bool = True,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    job = aiplatform.AutoMLImageTrainingJob(
        display_name=display_name,
        model_type=model_type,
        prediction_type="classification",
        multi_label=multi_label,
    )

    my_image_ds = aiplatform.ImageDataset(dataset_id)

    model = job.run(
        dataset=my_image_ds,
        model_display_name=model_display_name,
        training_fraction_split=training_fraction_split,
        validation_fraction_split=validation_fraction_split,
        test_fraction_split=test_fraction_split,
        budget_milli_node_hours=budget_milli_node_hours,
        disable_early_stopping=disable_early_stopping,
        sync=sync,
    )

    model.wait()

    print(model.display_name)
    print(model.resource_name)
    print(model.uri)
    return model

Datenaufteilung mit REST steuern

Sie können steuern, wie Ihre Trainingsdaten auf die Trainings-, Validierungs- und Test-Datasets aufgeteilt werden. Verwenden Sie bei der Vertex AI API das Objekt Split, um die Datenaufteilung zu bestimmen. Das Split-Objekt kann als einer von mehreren Objekttypen in das InputConfig-Objekt aufgenommen werden. Jedes Objekt bietet eine andere Möglichkeit zur Aufteilung der Trainingsdaten. Sie können nur eine Methode auswählen.

• FractionSplit:
  • TRAINING_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Trainings-Dataset verwendet werden sollen.
  • VALIDATION_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Validierungs-Dataset verwendet werden sollen. Nicht für Videodaten verwendet.
  • TEST_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Test-Dataset verwendet werden sollen.

  Wenn Bruchzahlen angegeben werden, müssen alle angegeben werden. Die Bruchwerte müssen zusammengenommen 1,0 ergeben. Die Standardwerte für die Brüche variieren je nach Datentyp. Weitere Informationen

  "fractionSplit": {
    "trainingFraction": TRAINING_FRACTION,
    "validationFraction": VALIDATION_FRACTION,
    "testFraction": TEST_FRACTION
  },
  

• FilterSplit:
• TRAINING_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Trainings-Dataset verwendet.
• VALIDATION_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Validierungs-Dataset verwendet. Muss für Videodaten „-” sein.
• TEST_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Test-Dataset verwendet.

Diese Filter können mit dem Label ml_use oder mit anderen Labels verwendet werden, die Sie auf Ihre Daten anwenden. Weitere Informationen zum Filtern von Daten finden Sie unter Labels für ml-use verwenden und weitere Labels.

Das folgende Beispiel zeigt, wie das Objekt filterSplit mit dem Label ml_use verwendet wird, wobei das Validierungs-Dataset enthalten ist:

"filterSplit": {
"trainingFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=training",
"validationFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=validation",
"testFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=test"
}