Modellbewertung für die Erkennung der Videoaktion abrufen

Ruft eine Modellbewertung für die Erkennung der Videoaktion mit der Methode "get_model_evaluation" ab.

Weitere Informationen

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

• AutoML-Modelle zur Videoaktionserkennung bewerten und iterieren

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.v1.ModelEvaluation;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelEvaluationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
import java.io.IOException;

public class GetModelEvaluationVideoActionRecognitionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // To obtain evaluationId run the code block below after setting modelServiceSettings.
    //
    // try (ModelServiceClient modelServiceClient = ModelServiceClient.create(modelServiceSettings))
    // {
    //   String location = "us-central1";
    //   ModelName modelFullId = ModelName.of(project, location, modelId);
    //   ListModelEvaluationsRequest modelEvaluationsrequest =
    //   ListModelEvaluationsRequest.newBuilder().setParent(modelFullId.toString()).build();
    //   for (ModelEvaluation modelEvaluation :
    //     modelServiceClient.listModelEvaluations(modelEvaluationsrequest).iterateAll()) {
    //       System.out.format("Model Evaluation Name: %s%n", modelEvaluation.getName());
    //   }
    // }
    String project = "PROJECT";
    String modelId = "MODEL_ID";
    String evaluationId = "EVALUATION_ID";
    getModelEvaluationVideoActionRecognitionSample(project, modelId, evaluationId);
  }

  static void getModelEvaluationVideoActionRecognitionSample(
      String project, String modelId, String evaluationId) throws IOException {
    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)) {
      ModelEvaluationName name = ModelEvaluationName.of(project, location, modelId, evaluationId);
      ModelEvaluation response = client.getModelEvaluation(name);
      System.out.format("response: %s\n", response);
    }
  }
}

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). To obtain evaluationId,
 * instantiate the client and run the following the commands.
 */
// const parentName = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}`;
// const evalRequest = {
//   parent: parentName
// };
// const [evalResponse] = await modelServiceClient.listModelEvaluations(evalRequest);
// console.log(evalResponse);

// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const evaluationId = 'YOUR_EVALUATION_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Model Service Client library
const {ModelServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

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

// Instantiates a client
const modelServiceClient = new ModelServiceClient(clientOptions);

async function getModelEvaluationVideoActionRecognition() {
  // Configure the parent resources
  const name = modelServiceClient.modelEvaluationPath(
    project,
    location,
    modelId,
    evaluationId
  );
  const request = {
    name,
  };

  // Create get model evaluation request
  const [response] = await modelServiceClient.getModelEvaluation(request);

  console.log('Get model evaluation video action recognition response');
  console.log(`\tName : ${response.name}`);
  console.log(`\tMetrics schema uri : ${response.metricsSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetrics : ${JSON.stringify(response.metrics)}`);
  console.log(`\tCreate time : ${JSON.stringify(response.createTime)}`);
  console.log(`\tSlice dimensions : ${response.sliceDimensions}`);
}
getModelEvaluationVideoActionRecognition();

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


def get_model_evaluation_video_action_recognition_sample(
    project: str,
    model_id: str,
    evaluation_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    """
    To obtain evaluation_id run the following commands where LOCATION
    is the region where the model is stored, PROJECT is the project ID,
    and MODEL_ID is the ID of your model.

    model_client = aiplatform.gapic.ModelServiceClient(
        client_options={
            'api_endpoint':'LOCATION-aiplatform.googleapis.com'
            }
        )
    evaluations = model_client.list_model_evaluations(parent='projects/PROJECT/locations/LOCATION/models/MODEL_ID')
    print("evaluations:", evaluations)
    """
    # 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)
    name = client.model_evaluation_path(
        project=project, location=location, model=model_id, evaluation=evaluation_id
    )
    response = client.get_model_evaluation(name=name)
    print("response:", response)

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