Importa datos para el seguimiento de objetos de video

Importa datos para el seguimiento de objetos de video con el método import_data.

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Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Java incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 


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 ImportDataVideoObjectTrackingSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    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";
    importDataVideObjectTracking(gcsSourceUri, project, datasetId);
  }

  static void importDataVideObjectTracking(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_object_tracking_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(300, TimeUnit.SECONDS);

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

Node.js

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 */

// 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 importDataVideoObjectTracking() {
  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_object_tracking_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: ${JSON.stringify(response.name)}`);

  // Wait for operation to complete
  const [importDataResponse] = await response.promise();

  console.log(
    `Import data video object tracking response : \
      ${JSON.stringify(importDataResponse)}`
  );
}
importDataVideoObjectTracking();

Python

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local. 

from google.cloud import aiplatform


def import_data_video_object_tracking_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_object_tracking_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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