Trainingspipeline für die Erkennung der Videoaktion erstellen

Erstellt eine Trainingspipeline für die Erkennung von Videoaktionen mit der Methode "create_training_pipeline".

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Java

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

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

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs.ModelType;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample {

  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 datasetId = "DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "MODEL_DISPLAY_NAME";
    createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
        project, displayName, datasetId, modelDisplayName);
  }

  static void createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
      String project, String displayName, String datasetId, String modelDisplayName)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings settings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient client = PipelineServiceClient.create(settings)) {
      AutoMlVideoActionRecognitionInputs trainingTaskInputs =
          AutoMlVideoActionRecognitionInputs.newBuilder().setModelType(ModelType.CLOUD).build();

      InputDataConfig inputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model modelToUpload = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setTrainingTaskDefinition(
                  "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
                      + "automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml")
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(trainingTaskInputs))
              .setInputDataConfig(inputDataConfig)
              .setModelToUpload(modelToUpload)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      TrainingPipeline response = client.createTrainingPipeline(parent, trainingPipeline);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("Name: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Node.js

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

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

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const modelDisplayName = 'YOUR_MODEL_DISPLAY_NAME';
// const trainingPipelineDisplayName = 'YOUR_TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {definition} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob;

// Imports the Google Cloud Pipeline Service Client library
const {PipelineServiceClient} = aiplatform.v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const pipelineServiceClient = new PipelineServiceClient(clientOptions);

async function createTrainingPipelineVideoActionRecognition() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  // Values should match the input expected by your model.
  const trainingTaskInputObj =
    new definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs({
      // modelType can be either 'CLOUD' or 'MOBILE_VERSATILE_1'
      modelType: 'CLOUD',
    });
  const trainingTaskInputs = trainingTaskInputObj.toValue();

  const modelToUpload = {displayName: modelDisplayName};
  const inputDataConfig = {datasetId: datasetId};
  const trainingPipeline = {
    displayName: trainingPipelineDisplayName,
    trainingTaskDefinition:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml',
    trainingTaskInputs,
    inputDataConfig,
    modelToUpload,
  };
  const request = {
    parent,
    trainingPipeline,
  };

  // Create training pipeline request
  const [response] =
    await pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(request);

  console.log('Create training pipeline video action recognition response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
createTrainingPipelineVideoActionRecognition();

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.cloud.aiplatform.gapic.schema import trainingjob


def create_training_pipeline_video_action_recognition_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: str,
    model_type: 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.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    training_task_inputs = trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs(
        # modelType can be either 'CLOUD' or 'MOBILE_VERSATILE_1'
        model_type=model_type,
    ).to_value()

    training_pipeline = {
        "display_name": display_name,
        "training_task_definition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml",
        "training_task_inputs": training_task_inputs,
        "input_data_config": {"dataset_id": dataset_id},
        "model_to_upload": {"display_name": model_display_name},
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_training_pipeline(
        parent=parent, training_pipeline=training_pipeline
    )
    print("response:", response)

Nächste Schritte

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