Importazione di dati per la classificazione video

Importa i dati per la classificazione dei video utilizzando il metodo import_data.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ImportDataResponse;
import java.io.IOException;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ImportDataVideoClassificationSample {

  public static void main(String[] args)
      throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String gcsSourceUri =
        "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_video_source/[file.csv/file.jsonl]";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    importDataVideoClassification(gcsSourceUri, project, datasetId);
  }

  static void importDataVideoClassification(String gcsSourceUri, String project, String datasetId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // 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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String importSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/"
              + "video_classification_io_format_1.0.0.yaml";

      GcsSource.Builder gcsSource = GcsSource.newBuilder();
      gcsSource.addUris(gcsSourceUri);

      DatasetName datasetName = DatasetName.of(project, location, datasetId);
      List<ImportDataConfig> importDataConfigs =
          Collections.singletonList(
              ImportDataConfig.newBuilder()
                  .setGcsSource(gcsSource)
                  .setImportSchemaUri(importSchemaUri)
                  .build());

      OperationFuture<ImportDataResponse, ImportDataOperationMetadata> importDataResponseFuture =
          datasetServiceClient.importDataAsync(datasetName, importDataConfigs);
      System.out.format(
          "Operation name: %s\n", importDataResponseFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      ImportDataResponse importDataResponse = importDataResponseFuture.get(1800, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.format(
          "Import Data Video Classification Response: %s\n", importDataResponse.toString());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const gcsSourceUri = 'YOUR_GCS_SOURCE_URI';
// eg. 'gs://<your-gcs-bucket>/<import_source_path>/[file.csv/file.jsonl]'
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

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

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

async function importDataVideoClassification() {
  const name = datasetServiceClient.datasetPath(project, location, datasetId);
  // Here we use only one import config with one source
  const importConfigs = [
    {
      gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
      importSchemaUri:
        'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/video_classification_io_format_1.0.0.yaml',
    },
  ];
  const request = {
    name,
    importConfigs,
  };

  // Create Import Data Request
  const [response] = await datasetServiceClient.importData(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();

  console.log(
    `Import data video classification response : \
      ${JSON.stringify(response.result)}`
  );
}
importDataVideoClassification();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import aiplatform


def import_data_video_classification_sample(
    project: str,
    dataset_id: str,
    gcs_source_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 1800,
):
    # 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.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    import_configs = [
        {
            "gcs_source": {"uris": [gcs_source_uri]},
            "import_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/video_classification_io_format_1.0.0.yaml",
        }
    ]
    name = client.dataset_path(project=project, location=location, dataset=dataset_id)
    response = client.import_data(name=name, import_configs=import_configs)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    import_data_response = response.result(timeout=timeout)
    print("import_data_response:", import_data_response)

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