Obtén predicciones en línea de los modelos de AutoML

Para algunos tipos de datos, puedes solicitar predicciones en línea (en tiempo real) de modelos de AutoML después de crearlos e implementarlos en un extremo. Una predicción en línea es una solicitud síncrona, en lugar de una predicción por lotes, que es una solicitud asíncrona.

Usa predicciones en línea cuando realices solicitudes en respuesta a la entrada de la aplicación o en otras situaciones en las que necesites una inferencia oportuna.

Si quieres realizar una predicción en línea, envía uno o más elementos de prueba a un modelo para su análisis, y el modelo mostrará resultados basados en el objetivo de tu modelo. Para obtener más información sobre los resultados de la predicción, consulta Interpreta los resultados de modelos de AutoML.

Predicciones en línea con la consola de Google Cloud

Usa la consola de Google Cloud para solicitar una predicción en línea. Tu modelo debe implementarse en un extremo.

En la sección Vertex AI de la consola de Google Cloud, vaya a la página Modelos.

Ir a la página Modelos
En la lista de modelos, haz clic en el nombre del modelo desde el que quieres solicitar predicciones.
Selecciona la pestaña Deploy & test.
En la sección Test your model, agrega elementos de prueba para solicitar una predicción.

El método y la entrada de una predicción en línea dependen del objetivo del modelo. Por ejemplo, los modelos de AutoML para objetivos de texto requieren que escribas contenido en un campo de texto y hagas clic en Predict. Los modelos de AutoML para objetivos de imagen requieren que subas una imagen a fin de solicitar una predicción. En el caso de los modelos tabulares, los datos de predicción del modelo de referencia se completan para ti, o puedes ingresar tus propios datos de predicción y hacer clic en Predict.

Si deseas obtener información sobre la importancia de los atributos locales para los modelos tabulares, consulta Obtén explicaciones.

Una vez que se completa la predicción, Vertex AI muestra los resultados en la consola.

Predicciones en línea con la API

Usa la API de Vertex AI para solicitar una predicción en línea. Tu modelo debe implementarse en un extremo.

Imagen

Los objetivos de tipo de datos de imagen incluyen la clasificación y la detección de objetos.

Predicción del modelo de Edge: Cuando usas modelos de Edge para imágenes de AutoML para la predicción, debes convertir cualquier archivo de predicción que no sea JPEG en un archivo JPEG antes de enviar la solicitud de predicción. Para la función de procesamiento previo de Python de muestra, consulta el repositorio del cliente de Python para la API de Google Cloud AutoML.

Clasificación

gcloud

Crea un archivo llamado request.json con el siguiente contenido:
```
{
  "instances": [{
    "content": "CONTENT"
  }],
  "parameters": {
    "confidenceThreshold": THRESHOLD_VALUE,
    "maxPredictions": MAX_PREDICTIONS
  }
}
```
Reemplaza lo siguiente:
- CONTENT: Es el contenido de imagen codificado en base64.
- THRESHOLD_VALUE (opcional): El modelo muestra solo predicciones que tienen puntuaciones de confianza con al menos este valor.
- MAX_PREDICTIONS (opcional): El modelo muestra hasta esta cantidad de predicciones con las puntuaciones de confianza más altas
Ejecuta el siguiente comando:
```
gcloud ai endpoints predict ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION \
  --json-request=request.json
```
Reemplaza lo siguiente:
- ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo.
- LOCATION: la región en la que usas Vertex AI.

LÍNEA DE REST Y CMD

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

LOCATION: Es la región en la que se encuentra el extremo. Por ejemplo, us-central1.
PROJECT: ID del proyecto
ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo.
CONTENT: Es el contenido de imagen codificado en base64.
THRESHOLD_VALUE (opcional): El modelo muestra solo predicciones que tienen puntuaciones de confianza con al menos este valor.
MAX_PREDICTIONS (opcional): El modelo muestra hasta esta cantidad de predicciones con las puntuaciones de confianza más altas

Método HTTP y URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID:predict

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "instances": [{
    "content": "CONTENT"
  }],
  "parameters": {
    "confidenceThreshold": THRESHOLD_VALUE,
    "maxPredictions": MAX_PREDICTIONS
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default 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/endpoints/ENDPOINT_ID:predict" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "predictions": [
    {
      "confidences": [
        0.92629629373550415
      ],
      "ids": [
        "354376995678715904"
      ],
      "displayNames": [
        "sunflower"
      ]
    }
  ],
  "deployedModelId": "2119225099654529024"
}

Java

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Vertex AI, consulta las bibliotecas cliente de Vertex AI. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Obtén predicciones en línea de los modelos de AutoML

Predicciones en línea con la consola de Google Cloud

Predicciones en línea con la API

Imagen

Clasificación

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Detección de objetos

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Tabular

Clasificación

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Previsión

Regresión

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Text

Clasificación

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Extracción de entidades

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Análisis de opiniones

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Java

Node.js

Python

Obtén explicaciones de modelos tabulares

Consola

gcloud

LÍNEA DE REST Y CMD

curl

PowerShell

Python

Obtén explicaciones para una predicción generada anteriormente

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