Receber uma avaliação do modelo para rastreamento de objetos de vídeo

Recebe uma avaliação de modelo para o rastreamento de objetos de vídeo usando o método get_model_evaluation.

Mais informações

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

• Avaliar e iterar modelos de rastreamento de objetos em vídeo do AutoML

Exemplo de código

Node.js

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Node.js 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 Node.js.

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

A seguir

Para pesquisar e filtrar exemplos de código de outros produtos do Google Cloud, consulte a pesquisa de exemplos de código do Google Cloud.