O controle de versões do modelo permite criar várias versões dele. Com o controle de versões de modelos, é possível organizar seus modelos de uma maneira que ajude você a navegar e entender quais alterações tiveram efeito nos modelos. Com o Model Registry, é possível ver os modelos e todas as versões deles em uma única visualização. Detalhamento por versões de modelo específicas e veja exatamente como foi o desempenho.
Importar uma nova versão do modelo
No Model Registry, é possível importar um modelo como uma nova versão de um modelo atual.
Console
- No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Acesse Model Registry - Na parte superior da página, selecione Importar.
- Selecione Importar como nova versão.
- No menu suspenso, selecione o modelo da nova versão. Adicione uma descrição opcional à versão.
- Opcionalmente, defina esse modelo como a versão padrão. A versão padrão é pré-selecionada sempre que o modelo é usado para previsão, mas ainda é possível selecionar outras versões.
- Selecione sua região
- Selecione Continuar.
- Em "Configurações do modelo", defina o contêiner que você quer usar. É possível importar artefatos de modelo para um novo contêiner pré-criado ou importar para um contêiner personalizado atual. Para saber mais sobre contêineres, consulte Importar modelos para a Vertex AI.
- Selecione Continuar.
- Opcional: adicione suporte de explicabilidade ao modelo.
- Selecione Importar.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto.
- LOCATION: o local.
- MODEL_DISPLAY_NAME: o nome do modelo.
- ARTIFACT_URI: o caminho para o diretório que contém o artefato do modelo e qualquer um dos arquivos de suporte dele.
- IMAGE_URI: imagem do Docker a ser usada como o contêiner personalizado para exibir previsões.
- PARENT_MODEL: o nome do recurso do modelo em que será feito o upload da versão.
Método HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/models:upload
Corpo JSON da solicitação:
{
"model": {
"displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
"artifactUri": "ARTIFACT_URI",
"containerSpec": {
"imageUri": "IMAGE_URI"
}
},
"parentModel": "PARENT_MODEL"
}
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Python
Python
Como treinar uma nova versão do modelo.
No Model Registry, é possível treinar uma nova versão de um modelo.
Console
No Model Registry, é possível criar uma versão de um modelo. Para saber mais sobre como adicionar ou criar uma versão de modelo no pipeline de treinamento, consulte Upload de modelo e job personalizado
- No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Acesse Model Registry - Na parte superior da página, selecione Criar. Insira os detalhes do método de treinamento e selecione o modelo de treinamento do modelo.
- Clique em Continuar.
- Em "Detalhes do modelo", selecione a opção Treinar nova versão. No menu suspenso, selecione o modelo ao qual você está adicionando uma nova versão. Adicione uma descrição da versão. Clique em Continuar.
- Na seção Computação e preços, insira o orçamento e selecione Iniciar treinamento quando estiver pronto. Quando o treinamento do modelo for concluído, a nova versão ficará visível no registro de modelos.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- TRAINING_PIPELINE_NAME: um nome de exibição do trainingPipeline.
- TRAINING_TASK_INPUT: os parâmetros da tarefa de treinamento.
- PARENT_MODEL: o nome do recurso do modelo em que será feito o upload da versão.
Método HTTP e URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/trainingPipelines
Corpo JSON da solicitação:
{
"displayName": "TRAINING_PIPELINE_NAME",
"trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/custom_task_1.0.0.yaml",
"trainingTaskInputs":"TRAINING_TASK_INPUT"
},
"modelToUpload": {
"displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
"containerSpec": {
"imageUri": "IMAGE_URI"
},
},
"parentModel": "PARENT_MODEL",
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Python
Python
Como visualizar uma lista de todas as versões de um modelo
Na página de detalhes de uma versão do modelo, é possível implantar e testar o modelo, configurar a previsão em lote e avaliá-lo de acordo com o tipo do modelo. Também é possível ver o conjunto de dados usado para treinar a versão de modelo diretamente na página de detalhes da versão.
Console
No Registro de modelos, é possível ver uma lista de todas as versões de um modelo. Isso pode ajudar você a ter uma visão geral e ajuda na organização do modelo.
- No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Acesse Model Registry - Na coluna "Nome", selecione o nome de um modelo com várias versões. A página de versões será aberta.
- Uma lista de todas as versões e os IDs de versão associados é mostrada.
REST
Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:
- PROJECT_ID: o ID do projeto associado a este modelo.
- LOCATION: a região em que você está usando a Vertex AI.
- MODEL_ID: o ID associado a um modelo específico.
Método HTTP e URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID
Para enviar a solicitação, expanda uma destas opções:
Você receberá um código de status bem-sucedido (2xx) e uma resposta vazia.
Python
Python
Como visualizar os detalhes da versão do modelo
No Model Registry, é possível ver os modelos e todas as versões deles. Ao selecionar um modelo do Registro de modelos, a página de detalhes exibe detalhes do modelo e detalhes específicos da versão. Na tela de detalhes, é possível avaliar e testar a versão do seu modelo, executar uma previsão em lote ou implantar o modelo em um endpoint para previsão on-line.
Console
Use as instruções a seguir para ver a página de detalhes do seu modelo. Para ver os detalhes da versão, clique no nome dela.
- No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Acesse Model Registry - No Vertex AI Model Registry, clique em um nome de modelo para abrir a página de detalhes do modelo.
- Uma lista de todas as versões e os IDs de versão associados é mostrada. As versões do modelo serão separadas por linha. Os detalhes da versão do modelo incluem o ID da versão, o alias do modelo, o status, a descrição e os rótulos.
- Para ver os detalhes de uma das versões do modelo, selecione um ID de versão. A página de detalhes do modelo é aberta
- Na página de detalhes, é possível avaliar, implantar e testar, usar a previsão em lote e analisar mais detalhadamente os detalhes da versão. Além disso, é possível usar a Avaliação de modelos da Vertex AI para comparar as versões do modelo.
Python