Il controllo delle versioni del modello consente di creare più versioni dello stesso modello. Con il controllo delle versioni, puoi organizzare i modelli in modo da navigare e capire quali modifiche hanno avuto quale effetto sui modelli. Con registro dei modelli puoi vedere i tuoi modelli e tutte le relative versioni in un'unica visualizzazione. Puoi visualizzare in dettaglio versioni specifiche dei modelli e vedere esattamente come in esecuzione.
Importa una nuova versione del modello
Da Model Registry, puoi importare un modello come una nuova versione di un modello esistente.
Console
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.
Vai al registro dei modelli - Nella parte superiore della pagina, seleziona Importa.
- Seleziona Importa come nuova versione.
- Dal menu a discesa, seleziona il modello di cui si tratta una nuova versione. Aggiungi una descrizione facoltativa della versione.
- Facoltativamente, imposta questo modello come versione predefinita. La versione predefinita è preselezionata ogni volta che il modello viene utilizzato per la previsione (anche se puoi comunque selezionarne altre versioni).
- Seleziona la tua regione.
- Seleziona Continua.
- Dalle impostazioni del modello, definisci il contenitore da utilizzare. Puoi scegliere importa gli artefatti del modello in un nuovo container predefinito o importalo in un container personalizzato esistente. Per scoprire di più sui container, vedi Importare modelli in Vertex AI.
- Seleziona Continua.
- (Facoltativo) Aggiungi il supporto per la spiegabilità al modello.
- Seleziona Importa.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID del progetto.
- LOCATION: la località.
- MODEL_DISPLAY_NAME: il nome del modello.
- ARTIFACT_URI: il percorso della directory contenente l'artefatto del modello e i relativi file di supporto.
- IMAGE_URI: immagine Docker da utilizzare come container personalizzato per fornire le previsioni.
- PARENT_MODEL: il nome risorsa del modello in cui caricare la versione.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/models:upload
Corpo JSON della richiesta:
{ "model": { "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME", "artifactUri": "ARTIFACT_URI", "containerSpec": { "imageUri": "IMAGE_URI" } }, "parentModel": "PARENT_MODEL" }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.
Python
Python
Addestra una nuova versione del modello
In Model Registry, puoi addestrare una nuova versione un modello di machine learning.
Console
Da Model Registry, puoi creare una versione un modello esistente. Per scoprire di più su come aggiungere o creare una versione del modello durante l'addestramento, pipeline, consulta CustomJob e caricamento di modelli
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.
Vai al registro dei modelli - Nella parte superiore della pagina, seleziona Crea. Inserisci i dettagli del metodo di addestramento e seleziona il metodo di addestramento del modello.
- Fai clic su Continua.
- In Dettagli del modello, seleziona l'opzione Addestra nuova versione. Dal menu a discesa seleziona il modello a cui vuoi aggiungere una nuova versione. Aggiungi una descrizione completamente gestita. Fai clic su Continua.
- Nella sezione Compute e prezzi, inserisci il budget e seleziona Inizia l'addestramento quando è tutto pronto. Al termine dell'addestramento, la nuova versione è visibile in Model Registry.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- TRAINING_PIPELINE_NAME: un nome visualizzato per la pipeline di addestramento
- TRAINING_TASK_INPUT: i parametri dell'attività di addestramento.
- PARENT_MODEL: il nome risorsa del modello in cui caricare la versione.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/trainingPipelines
Corpo JSON della richiesta:
{ "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",
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.
Python
Python
Come visualizzare un elenco di tutte le versioni di un modello
Nella pagina dei dettagli di una versione del modello, puoi scegliere di eseguire il deployment del modello, impostare la previsione batch e valutare in base al tipo di modello. Puoi visualizzare anche il set di dati utilizzato per addestrare la versione del modello direttamente dalla versione pagina dei dettagli.
Console
In Model Registry, puoi visualizzare un elenco di tutte le versioni di un modello. Questo può aiutarti a ottenere insight a colpo d'occhio e a organizzare il modello.
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.
Vai al registro dei modelli - Nella colonna Nome, seleziona il nome di un modello con più versioni. Le versioni si apre una pagina.
- Viene visualizzato un elenco di tutte le versioni con i relativi ID versione.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- PROJECT_ID: l'ID progetto associato a questo modello
- LOCATION: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.
- MODEL_ID: l'ID associato a un modello specifico.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere un codice di stato di operazione riuscita (2xx) e una risposta vuota.
Python
Python
Come visualizzare i dettagli della versione del modello
In Model Registry puoi vedere i tuoi modelli e delle versioni del tuo modello. Quando si seleziona un modello Model Registry, la pagina dei dettagli mostra i dettagli del modello e dettagli specifici della versione del modello. Dalla schermata dei dettagli, puoi valutare e testare la versione del modello, eseguire una previsione batch o eseguire il deployment del modello endpoint per la previsione online.
Console
Segui queste istruzioni per visualizzare la pagina dei dettagli del modello. Per visualizzare i dettagli della versione, fai clic sul nome della versione.
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.
Vai al registro dei modelli - In Vertex AI Model Registry, fai clic sul nome di un modello per aprire la relativa pagina dei dettagli.
- Viene visualizzato un elenco di tutte le versioni con i relativi ID versione. Le versioni dei modelli sono separate da riga di comando. I dettagli della versione del modello includono l'ID versione, l'alias del modello, lo stato, la descrizione e le etichette.
- Per visualizzare i dettagli di una delle versioni del modello, seleziona un ID versione. Viene visualizzata la pagina dei dettagli del modello
- Dalla pagina dei dettagli puoi valutare, eseguire il deployment e testare, utilizzare la previsione batch e esaminare più da vicino i dettagli della versione. Inoltre, da questa pagina puoi utilizzare Vertex AI Model Evaluation per confrontare le versioni del tuo modello.
Python