Exportar um modelo para reconhecimento de ação em vídeo

Exporta um modelo para reconhecimento de ação em vídeo usando o método export_model.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

• Exportar modelos do AutoML Edge

Exemplo de código

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportModelOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportModelRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportModelResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class ExportModelVideoActionRecognitionSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String modelId = "MODEL_ID";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix = "GCS_DESTINATION_OUTPUT_URI_PREFIX";
    String exportFormat = "EXPORT_FORMAT";
    exportModelVideoActionRecognitionSample(
        project, modelId, gcsDestinationOutputUriPrefix, exportFormat);
  }

  static void exportModelVideoActionRecognitionSample(
      String project, String modelId, String gcsDestinationOutputUriPrefix, String exportFormat)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    ModelServiceSettings settings =
        ModelServiceSettings.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 (ModelServiceClient client = ModelServiceClient.create(settings)) {
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
      ExportModelRequest.OutputConfig outputConfig =
          ExportModelRequest.OutputConfig.newBuilder()
              .setArtifactDestination(gcsDestination)
              .setExportFormatId(exportFormat)
              .build();
      ModelName name = ModelName.of(project, location, modelId);
      OperationFuture<ExportModelResponse, ExportModelOperationMetadata> response =
          client.exportModelAsync(name, outputConfig);

      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Operation name: %s\n", response.getInitialFuture().get().getName());

      // OperationFuture.get() will block until the operation is finished.
      ExportModelResponse exportModelResponse = response.get();
      System.out.format("exportModelResponse: %s\n", exportModelResponse);
    }
  }
}

Python

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Python Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import aiplatform

def export_model_video_action_recognition_sample(
    project: str,
    model_id: str,
    gcs_destination_output_uri_prefix: str,
    export_format: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # 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.ModelServiceClient(client_options=client_options)
    gcs_destination = {"output_uri_prefix": gcs_destination_output_uri_prefix}
    output_config = {
        "artifact_destination": gcs_destination,
        "export_format_id": export_format,
    }
    name = client.model_path(project=project, location=location, model=model_id)
    response = client.export_model(name=name, output_config=output_config)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    print("output_info:", response.metadata.output_info)
    export_model_response = response.result(timeout=timeout)
    print("export_model_response:", export_model_response)

A seguir

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