Daten-Labeling-Job für die Bildsegmentierung erstellen

Erstellt einen Daten-Labeling-Job für die Bildsegmentierung mit der Methode "create_data_labeling_job".

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

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


def create_data_labeling_job_image_segmentation_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset: str,
    instruction_uri: str,
    inputs_schema_uri: str,
    annotation_spec: dict,
    annotation_set_name: 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)
    inputs_dict = {"annotationSpecColors": [annotation_spec]}
    inputs = json_format.ParseDict(inputs_dict, Value())

    data_labeling_job = {
        "display_name": display_name,
        # Full resource name: projects/{project}/locations/{location}/datasets/{dataset_id}
        "datasets": [dataset],
        "labeler_count": 1,
        "instruction_uri": instruction_uri,
        "inputs_schema_uri": inputs_schema_uri,
        "inputs": inputs,
        "annotation_labels": {
            "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name": annotation_set_name
        },
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_data_labeling_job(
        parent=parent, data_labeling_job=data_labeling_job
    )
    print("response:", response)

Nächste Schritte

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