Recupero di una valutazione di modelli per il monitoraggio degli oggetti video

Recupera una valutazione di modelli per il monitoraggio degli oggetti video utilizzando il metodo get_model_evaluation.

Esempio di codice

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * 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

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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)

Passaggi successivi

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