Una previsione è l'output di un modello di machine learning addestrato. Questa pagina fornisce una panoramica del flusso di lavoro per ottenere previsioni dai tuoi modelli su Vertex AI.
Vertex AI offre due metodi per ottenere previsioni:
Le previsioni online sono richieste sincrone effettuate a un modello
endpoint
. Prima di inviare una richiesta, devi eseguire il deployment della risorsamodel
in unendpoint
. In questo modo vengono associate le risorse di calcolo al modello, in modo che possa fornire previsioni online con bassa latenza. Utilizza le previsioni online quando effettui richieste in risposta all'input dell'applicazione o in situazioni che richiedono un'inferenza tempestiva.Le previsioni batch sono richieste asincrone. Puoi richiedere una risorsa
batchPredictionsJob
direttamente dalla risorsamodel
senza dover eseguire il deployment del modello su un endpoint. Utilizza le previsioni batch quando non hai bisogno di una risposta immediata e vuoi elaborare i dati accumulati utilizzando un'unica richiesta.
Ottieni previsioni da modelli addestrati personalizzati
Per ottenere previsioni, devi prima importare il modello. Dopo l'importazione, diventa una risorsa model
visibile in Vertex AI Model Registry.
Successivamente, leggi la seguente documentazione per scoprire come ottenere previsioni:
Ottieni previsioni dai modelli AutoML
A differenza dei modelli addestrati personalizzati, i modelli AutoML vengono importati automaticamente in Vertex AI Model Registry dopo l'addestramento.
A parte questo, il flusso di lavoro per i modelli AutoML è simile, ma varia leggermente in base al tipo di dati e all'obiettivo del modello. La documentazione per ottenere previsioni AutoML si trova insieme alla documentazione di AutoML. Ecco i link alla documentazione:
Immagine
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML delle immagini:
Tabulari
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML tabulari:
Modelli di classificazione/regressione tabulari
Modelli di previsione tabulari (solo previsioni batch)
Testo
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML di testo:
- Modelli di classificazione del testo
- Modelli di estrazione delle entità di testo
- Modelli di analisi del sentiment del testo
Video
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML per i video:
- Modelli di riconoscimento di azioni video (solo previsioni batch)
- Modelli di classificazione video (solo previsioni batch)
- Modelli di monitoraggio degli oggetti video (solo previsioni batch)