Obtener una evaluación de modelo para monitorizar objetos de vídeo

Obtiene una evaluación de modelo para monitorizar objetos de vídeo mediante el método get_model_evaluation.

Código de ejemplo

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

/**
 * 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 getModelEvaluationVideoObjectTracking() {
  // Configure the parent resources
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}/evaluations/${evaluationId}`;
  const request = {
    name,
  };

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

  console.log('Get model evaluation video object tracking 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}`);
}
getModelEvaluationVideoObjectTracking();

Python

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import aiplatform


def get_model_evaluation_video_object_tracking_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)

Siguientes pasos

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