Crea un trabajo de predicción por lotes

Crea un trabajo de predicción por lotes con el método create_batch_prediction_job.

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Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.AcceleratorType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchDedicatedResources;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;

public class CreateBatchPredictionJobSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";
    String modelName = "MODEL_NAME";
    String instancesFormat = "INSTANCES_FORMAT";
    String gcsSourceUri = "GCS_SOURCE_URI";
    String predictionsFormat = "PREDICTIONS_FORMAT";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix = "GCS_DESTINATION_OUTPUT_URI_PREFIX";
    createBatchPredictionJobSample(
        project,
        displayName,
        modelName,
        instancesFormat,
        gcsSourceUri,
        predictionsFormat,
        gcsDestinationOutputUriPrefix);
  }

  static void createBatchPredictionJobSample(
      String project,
      String displayName,
      String model,
      String instancesFormat,
      String gcsSourceUri,
      String predictionsFormat,
      String gcsDestinationOutputUriPrefix)
      throws IOException {
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // 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 (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {

      // Passing in an empty Value object for model parameters
      Value modelParameters = ValueConverter.EMPTY_VALUE;

      GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().addUris(gcsSourceUri).build();
      BatchPredictionJob.InputConfig inputConfig =
          BatchPredictionJob.InputConfig.newBuilder()
              .setInstancesFormat(instancesFormat)
              .setGcsSource(gcsSource)
              .build();
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
      BatchPredictionJob.OutputConfig outputConfig =
          BatchPredictionJob.OutputConfig.newBuilder()
              .setPredictionsFormat(predictionsFormat)
              .setGcsDestination(gcsDestination)
              .build();
      MachineSpec machineSpec =
          MachineSpec.newBuilder()
              .setMachineType("n1-standard-2")
              .setAcceleratorType(AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_K80)
              .setAcceleratorCount(1)
              .build();
      BatchDedicatedResources dedicatedResources =
          BatchDedicatedResources.newBuilder()
              .setMachineSpec(machineSpec)
              .setStartingReplicaCount(1)
              .setMaxReplicaCount(1)
              .build();
      String modelName = ModelName.of(project, location, model).toString();
      BatchPredictionJob batchPredictionJob =
          BatchPredictionJob.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setModel(modelName)
              .setModelParameters(modelParameters)
              .setInputConfig(inputConfig)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .setDedicatedResources(dedicatedResources)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      BatchPredictionJob response = client.createBatchPredictionJob(parent, batchPredictionJob);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("\tName: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value

def create_batch_prediction_job_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    model_name: str,
    instances_format: str,
    gcs_source_uri: str,
    predictions_format: str,
    gcs_destination_output_uri_prefix: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    model_parameters_dict = {}
    model_parameters = json_format.ParseDict(model_parameters_dict, Value())

    batch_prediction_job = {
        "display_name": display_name,
        # Format: 'projects/{project}/locations/{location}/models/{model_id}'
        "model": model_name,
        "model_parameters": model_parameters,
        "input_config": {
            "instances_format": instances_format,
            "gcs_source": {"uris": [gcs_source_uri]},
        },
        "output_config": {
            "predictions_format": predictions_format,
            "gcs_destination": {"output_uri_prefix": gcs_destination_output_uri_prefix},
        },
        "dedicated_resources": {
            "machine_spec": {
                "machine_type": "n1-standard-2",
                "accelerator_type": aiplatform.gapic.AcceleratorType.NVIDIA_TESLA_K80,
                "accelerator_count": 1,
            },
            "starting_replica_count": 1,
            "max_replica_count": 1,
        },
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_batch_prediction_job(
        parent=parent, batch_prediction_job=batch_prediction_job
    )
    print("response:", response)

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