Ricevi previsioni e spiegazioni online

Questa pagina mostra come ottenere spiegazioni e previsioni online (in tempo reale) dai modelli di classificazione o regressione tabulari utilizzando la console Google Cloud o l'API Vertex AI.

Una previsione online è una richiesta sincrona, anziché una previsione batch, che è una richiesta asincrona. Utilizza le previsioni online quando crei in risposta all'input dell'applicazione o in altre situazioni in cui richiedono un'inferenza tempestiva.

Devi eseguire il deployment di un modello su un endpoint prima che il modello possa essere utilizzato le previsioni online. Il deployment di un modello associa risorse fisiche al modello in modo che possa fornire previsioni online con bassa latenza.

Gli argomenti trattati sono:

  1. Eseguire il deployment di un modello in un endpoint
  2. Ottieni una previsione online utilizzando il modello di cui hai eseguito il deployment
  3. Ottieni una spiegazione online utilizzando il modello di cui è stato eseguito il deployment

Prima di iniziare

Prima di poter ottenere previsioni online, è necessario addestrare un modello di classificazione o regressione evaluate per l'accuratezza.

Eseguire il deployment di un modello in un endpoint

Puoi eseguire il deployment di più modelli in un endpoint e puoi eseguire il deployment di un modello in più di un endpoint. Per ulteriori informazioni sulle opzioni e sui casi d'uso per il deployment dei modelli, consulta Informazioni sul deployment dei modelli.

Utilizza uno dei seguenti metodi per eseguire il deployment di un modello:

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Modelli.

    Vai alla pagina Modelli

  2. Fai clic sul nome del modello di cui vuoi eseguire il deployment per aprire la relativa pagina dei dettagli.

  3. Seleziona la casella di controllo Deploy & Scheda Test.

    Se il modello è già stato implementato in uno o più endpoint, questi sono elencati nella sezione Esegui il deployment del modello.

  4. Fai clic su Esegui il deployment nell'endpoint.

  5. Nella pagina Definisci il tuo endpoint, configura come segue:

    1. Puoi scegliere di eseguire il deployment del modello su un endpoint nuovo o esistente.

      • Per eseguire il deployment del modello in un nuovo endpoint, seleziona Crea nuovo endpoint e fornisci un nome per il nuovo endpoint.
      • Per eseguire il deployment del modello in un endpoint esistente, seleziona Aggiungi a endpoint esistente e seleziona l'endpoint dall'elenco a discesa.
      • Puoi aggiungere più di un modello a un endpoint e un modello a più endpoint. Scopri di più.

    2. Fai clic su Continua.

  6. Nella pagina Impostazioni modello, configura come segue:

    1. Se esegui il deployment del modello in un nuovo endpoint, accetta 100 per la Suddivisione del traffico. Se esegui il deployment del modello in un endpoint esistente che ha uno o è stato eseguito il deployment di più modelli, devi aggiornare la suddivisione del traffico percentuale per il modello di cui esegui il deployment e per i modelli di cui è già stato eseguito il deployment in modo che la somma di tutte le percentuali arrivi al 100%.

    2. Inserisci il numero minimo di nodi di calcolo che vuoi fornire per il tuo modello.

      Si tratta del numero di nodi disponibili per questo modello in qualsiasi momento. Ti vengono addebitati i nodi utilizzati, se gestire il carico della previsione o per i nodi in standby (minimo), anche senza traffico di previsione. Consulta la pagina dei prezzi.

    3. Seleziona il tipo di macchina.

      L'utilizzo di risorse più grandi della macchina aumenta le prestazioni di previsione e aumentare i costi.

    4. Scopri come modificare le impostazioni predefinite per il logging delle previsioni.

    5. Fai clic su Continua.

  7. Nella pagina Monitoraggio del modello, fai clic su Continua.

  8. Nella pagina Scopi del monitoraggio, configura come segue:

    1. Inserisci la posizione dei dati di addestramento.
    2. Inserisci il nome della colonna di destinazione.

  9. Fai clic su Esegui il deployment per eseguire il deployment del modello nell'endpoint.

API

Quando esegui il deployment di un modello utilizzando l'API Vertex AI, completa i seguenti passaggi:

  1. Se necessario, crea un endpoint.
  2. Recupera l'ID endpoint.
  3. Eseguire il deployment del modello nell'endpoint.

Creazione di un endpoint

Se stai eseguendo il deployment di un modello in un endpoint esistente, puoi saltare questo passaggio.

gcloud

Nell'esempio seguente viene utilizzato il comando gcloud ai endpoints create:

  gcloud ai endpoints create \
    --region=LOCATION \
    --display-name=ENDPOINT_NAME

Sostituisci quanto segue:

  • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.

  • ENDPOINT_NAME: il nome visualizzato dell'endpoint.

    Lo strumento Google Cloud CLI potrebbe richiedere alcuni secondi per creare l'endpoint.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: la tua regione.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_NAME: il nome visualizzato dell'endpoint.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "display_name": "ENDPOINT_NAME"
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateEndpointOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-11-05T17:45:42.812656Z",
      "updateTime": "2020-11-05T17:45:42.812656Z"
    }
  }
}
Puoi eseguire un polling per conoscere lo stato dell'operazione la risposta include "done": true.

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 eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateEndpointOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Endpoint;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateEndpointSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String endpointDisplayName = "YOUR_ENDPOINT_DISPLAY_NAME";
    createEndpointSample(project, endpointDisplayName);
  }

  static void createEndpointSample(String project, String endpointDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    EndpointServiceSettings endpointServiceSettings =
        EndpointServiceSettings.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 (EndpointServiceClient endpointServiceClient =
        EndpointServiceClient.create(endpointServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Endpoint endpoint = Endpoint.newBuilder().setDisplayName(endpointDisplayName).build();

      OperationFuture<Endpoint, CreateEndpointOperationMetadata> endpointFuture =
          endpointServiceClient.createEndpointAsync(locationName, endpoint);
      System.out.format("Operation name: %s\n", endpointFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Endpoint endpointResponse = endpointFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Endpoint Response");
      System.out.format("Name: %s\n", endpointResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", endpointResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Description: %s\n", endpointResponse.getDescription());
      System.out.format("Labels: %s\n", endpointResponse.getLabelsMap());
      System.out.format("Create Time: %s\n", endpointResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", endpointResponse.getUpdateTime());
    }
  }
}

Node.js

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

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

// const endpointDisplayName = 'YOUR_ENDPOINT_DISPLAY_NAME';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

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

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

// Instantiates a client
const endpointServiceClient = new EndpointServiceClient(clientOptions);

async function createEndpoint() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const endpoint = {
    displayName: endpointDisplayName,
  };
  const request = {
    parent,
    endpoint,
  };

  // Get and print out a list of all the endpoints for this resource
  const [response] = await endpointServiceClient.createEndpoint(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

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

  console.log('Create endpoint response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tDescription : ${result.description}`);
  console.log(`\tLabels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
  console.log(`\tCreate time : ${JSON.stringify(result.createTime)}`);
  console.log(`\tUpdate time : ${JSON.stringify(result.updateTime)}`);
}
createEndpoint();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

def create_endpoint_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    location: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint.create(
        display_name=display_name,
        project=project,
        location=location,
    )

    print(endpoint.display_name)
    print(endpoint.resource_name)
    return endpoint

Recuperare l'ID endpoint

Per eseguire il deployment del modello, devi disporre dell'ID endpoint.

gcloud

L'esempio seguente utilizza il comando gcloud ai endpoints list:

  gcloud ai endpoints list \
    --region=LOCATION \
    --filter=display_name=ENDPOINT_NAME

Sostituisci quanto segue:

  • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.

  • ENDPOINT_NAME: il nome visualizzato dell'endpoint.

    Prendi nota del numero visualizzato nella colonna ENDPOINT_ID. Utilizza questo ID nel passaggio successivo.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_NAME: il nome visualizzato dell'endpoint.

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints?filter=display_name=ENDPOINT_NAME

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "endpoints": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID",
      "displayName": "ENDPOINT_NAME",
      "etag": "AMEw9yPz5pf4PwBHbRWOGh0PcAxUdjbdX2Jm3QO_amguy3DbZGP5Oi_YUKRywIE-BtLx",
      "createTime": "2020-04-17T18:31:11.585169Z",
      "updateTime": "2020-04-17T18:35:08.568959Z"
    }
  ]
}
Prendi nota di ENDPOINT_ID.

Esegui il deployment del modello

Seleziona la scheda di seguito relativa alla tua lingua o al tuo ambiente:

gcloud

I seguenti esempi utilizzano il comando gcloud ai endpoints deploy-model.

L'esempio seguente esegue il deployment di un Model in un Endpoint senza utilizzare GPU per accelerare la fornitura delle previsioni e senza suddividere il traffico tra più DeployedModel risorse:

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
  • MODEL_ID: l'ID del modello da implementare.
  • DEPLOYED_MODEL_NAME: un nome per DeployedModel. Puoi utilizzare il nome visualizzato del Model anche per DeployedModel.
  • MACHINE_TYPE: facoltativo. Le risorse della macchina utilizzate per ogni nodo di questo deployment. L'impostazione predefinita è n1-standard-2. Scopri di più sui tipi di macchina.
  • MIN_REPLICA_COUNT: numero minimo di nodi per questo deployment. Il numero di nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione, fino al numero massimo di nodi e mai meno di questo numero. Questo valore deve essere maggiore o uguale a 1. Se il flag --min-replica-count è omesso, il valore predefinito è 1.
  • MAX_REPLICA_COUNT: il numero massimo di nodi per questo deployment. Il conteggio dei nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione. fino a questo numero di nodi e mai meno del numero minimo di nodi. Se il flag --max-replica-count viene omesso, il numero massimo di nodi viene impostato sul valore di --min-replica-count.

Esegui il comando gcloud ai endpoints deploy-model :

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID\
  --region=LOCATION_ID \
  --model=MODEL_ID \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
  --traffic-split=0=100

Windows (PowerShell)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID`
  --region=LOCATION_ID `
  --model=MODEL_ID `
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME `
  --machine-type=MACHINE_TYPE `
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
  --traffic-split=0=100

Windows (cmd.exe)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID^
  --region=LOCATION_ID ^
  --model=MODEL_ID ^
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME ^
  --machine-type=MACHINE_TYPE ^
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
  --traffic-split=0=100
  

Suddivisione del traffico

Il flag --traffic-split=0=100 negli esempi precedenti invia il 100% della previsione il traffico ricevuto dal Endpoint al nuovo DeployedModel, che rappresentato dall'ID temporaneo 0. Se il tuo Endpoint ha già altri DeployedModel risorse, quindi puoi suddividere il traffico tra le nuove risorse DeployedModel e quelli precedenti. Ad esempio, per inviare il 20% del traffico al nuovo DeployedModel e l'80% a uno precedente, esegui il seguente comando.

Prima di utilizzare i dati dei comandi riportati di seguito, effettua le seguenti sostituzioni:

  • OLD_DEPLOYED_MODEL_ID: l'ID dell'attuale DeployedModel.

Esegui il comando gcloud ai endpoints deploy-model :

Linux, macOS o Cloud Shell

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID\
  --region=LOCATION_ID \
  --model=MODEL_ID \
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE \
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT \
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT \
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80

Windows (PowerShell)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID`
  --region=LOCATION_ID `
  --model=MODEL_ID `
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE `
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT `
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT `
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80

Windows (cmd.exe)

gcloud ai endpoints deploy-model ENDPOINT_ID^
  --region=LOCATION_ID ^
  --model=MODEL_ID ^
  --display-name=DEPLOYED_MODEL_NAME \ 
  --machine-type=MACHINE_TYPE ^
  --min-replica-count=MIN_REPLICA_COUNT ^
  --max-replica-count=MAX_REPLICA_COUNT ^
  --traffic-split=0=20,OLD_DEPLOYED_MODEL_ID=80
  

REST

Utilizza il metodo endpoints.predict per richiedere una previsione online.

Esegui il deployment del modello.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
  • MODEL_ID: l'ID del modello di cui eseguire il deployment.
  • DEPLOYED_MODEL_NAME: un nome per DeployedModel. Puoi utilizzare il nome visualizzato del Model anche per DeployedModel.
  • MACHINE_TYPE: facoltativo. Le risorse macchina utilizzate per ogni nodo e deployment continuo. L'impostazione predefinita è n1-standard-2. Scopri di più sui tipi di macchine.
  • ACCELERATOR_TYPE: il tipo di acceleratore da collegare alla macchina. Facoltativo se ACCELERATOR_COUNT non è specificato o è pari a zero. Sconsigliato per Modelli AutoML o modelli addestrati personalizzati che utilizzano immagini non GPU. Scopri di più.
  • ACCELERATOR_COUNT: il numero di acceleratori da utilizzare per ogni replica. Facoltativo. Deve essere zero o non specificato per i modelli AutoML o i modelli con addestramento personalizzato che utilizzano immagini non GPU.
  • MIN_REPLICA_COUNT: il numero minimo di nodi per questo deployment. Il numero di nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione, fino al numero massimo di nodi e mai meno di questo numero. Questo valore deve essere maggiore o uguale a 1.
  • MAX_REPLICA_COUNT: il numero massimo di nodi per questo deployment. Il conteggio dei nodi può essere aumentato o diminuito in base al carico della previsione. fino a questo numero di nodi e mai meno del numero minimo di nodi.
  • TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL: la percentuale del traffico di previsione per questo endpoint da inoltrare al modello di cui viene eseguito il deployment con questa operazione. Il valore predefinito è 100. Tutto il traffico la somma delle percentuali deve essere 100. Scopri di più sulle suddivisioni del traffico.
  • DEPLOYED_MODEL_ID_N: facoltativo. Se in questo endpoint sono di cui è stato eseguito il deployment di altri modelli, devi aggiornare le relative percentuali di suddivisione del traffico in modo che tutte le percentuali sommate diano 100.
  • TRAFFIC_SPLIT_MODEL_N: il valore percentuale della suddivisione del traffico per la chiave ID modello di cui è stato eseguito il deployment.
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:deployModel

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "deployedModel": {
    "model": "projects/PROJECT/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
    "displayName": "DEPLOYED_MODEL_NAME",
    "dedicatedResources": {
       "machineSpec": {
         "machineType": "MACHINE_TYPE",
         "acceleratorType": "ACCELERATOR_TYPE",
         "acceleratorCount": "ACCELERATOR_COUNT"
       },
       "minReplicaCount": MIN_REPLICA_COUNT,
       "maxReplicaCount": MAX_REPLICA_COUNT
     },
  },
  "trafficSplit": {
    "0": TRAFFIC_SPLIT_THIS_MODEL,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_1": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_1,
    "DEPLOYED_MODEL_ID_2": TRAFFIC_SPLIT_MODEL_2
  },
}

Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z",
      "updateTime": "2020-10-19T17:53:16.502088Z"
    }
  }
}

Java

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

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DedicatedResources;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployModelResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModel;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class DeployModelCustomTrainedModelSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String endpointId = "ENDPOINT_ID";
    String modelName = "MODEL_NAME";
    String deployedModelDisplayName = "DEPLOYED_MODEL_DISPLAY_NAME";
    deployModelCustomTrainedModelSample(project, endpointId, modelName, deployedModelDisplayName);
  }

  static void deployModelCustomTrainedModelSample(
      String project, String endpointId, String model, String deployedModelDisplayName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    EndpointServiceSettings settings =
        EndpointServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // 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 (EndpointServiceClient client = EndpointServiceClient.create(settings)) {
      MachineSpec machineSpec = MachineSpec.newBuilder().setMachineType("n1-standard-2").build();
      DedicatedResources dedicatedResources =
          DedicatedResources.newBuilder().setMinReplicaCount(1).setMachineSpec(machineSpec).build();

      String modelName = ModelName.of(project, location, model).toString();
      DeployedModel deployedModel =
          DeployedModel.newBuilder()
              .setModel(modelName)
              .setDisplayName(deployedModelDisplayName)
              // `dedicated_resources` must be used for non-AutoML models
              .setDedicatedResources(dedicatedResources)
              .build();
      // key '0' assigns traffic for the newly deployed model
      // Traffic percentage values must add up to 100
      // Leave dictionary empty if endpoint should not accept any traffic
      Map<String, Integer> trafficSplit = new HashMap<>();
      trafficSplit.put("0", 100);
      EndpointName endpoint = EndpointName.of(project, location, endpointId);
      OperationFuture<DeployModelResponse, DeployModelOperationMetadata> response =
          client.deployModelAsync(endpoint, deployedModel, trafficSplit);

      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Operation name: %s\n", response.getInitialFuture().get().getName());

      // OperationFuture.get() will block until the operation is finished.
      DeployModelResponse deployModelResponse = response.get();
      System.out.format("deployModelResponse: %s\n", deployModelResponse);
    }
  }
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

def deploy_model_with_dedicated_resources_sample(
    project,
    location,
    model_name: str,
    machine_type: str,
    endpoint: Optional[aiplatform.Endpoint] = None,
    deployed_model_display_name: Optional[str] = None,
    traffic_percentage: Optional[int] = 0,
    traffic_split: Optional[Dict[str, int]] = None,
    min_replica_count: int = 1,
    max_replica_count: int = 1,
    accelerator_type: Optional[str] = None,
    accelerator_count: Optional[int] = None,
    explanation_metadata: Optional[explain.ExplanationMetadata] = None,
    explanation_parameters: Optional[explain.ExplanationParameters] = None,
    metadata: Optional[Sequence[Tuple[str, str]]] = (),
    sync: bool = True,
):
    """
    model_name: A fully-qualified model resource name or model ID.
          Example: "projects/123/locations/us-central1/models/456" or
          "456" when project and location are initialized or passed.
    """

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    model = aiplatform.Model(model_name=model_name)

    # The explanation_metadata and explanation_parameters should only be
    # provided for a custom trained model and not an AutoML model.
    model.deploy(
        endpoint=endpoint,
        deployed_model_display_name=deployed_model_display_name,
        traffic_percentage=traffic_percentage,
        traffic_split=traffic_split,
        machine_type=machine_type,
        min_replica_count=min_replica_count,
        max_replica_count=max_replica_count,
        accelerator_type=accelerator_type,
        accelerator_count=accelerator_count,
        explanation_metadata=explanation_metadata,
        explanation_parameters=explanation_parameters,
        metadata=metadata,
        sync=sync,
    )

    model.wait()

    print(model.display_name)
    print(model.resource_name)
    return model

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 la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

const automl = require('@google-cloud/automl');
const client = new automl.v1beta1.AutoMlClient();

/**
 * Demonstrates using the AutoML client to create a model.
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const datasetId = '[DATASET_ID]' e.g., "TBL2246891593778855936";
// const tableId = '[TABLE_ID]' e.g., "1991013247762825216";
// const columnId = '[COLUMN_ID]' e.g., "773141392279994368";
// const modelName = '[MODEL_NAME]' e.g., "testModel";
// const trainBudget = '[TRAIN_BUDGET]' e.g., "1000",
// `Train budget in milli node hours`;

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
const projectLocation = client.locationPath(projectId, computeRegion);

// Get the full path of the column.
const columnSpecId = client.columnSpecPath(
  projectId,
  computeRegion,
  datasetId,
  tableId,
  columnId
);

// Set target column to train the model.
const targetColumnSpec = {name: columnSpecId};

// Set tables model metadata.
const tablesModelMetadata = {
  targetColumnSpec: targetColumnSpec,
  trainBudgetMilliNodeHours: trainBudget,
};

// Set datasetId, model name and model metadata for the dataset.
const myModel = {
  datasetId: datasetId,
  displayName: modelName,
  tablesModelMetadata: tablesModelMetadata,
};

// Create a model with the model metadata in the region.
client
  .createModel({parent: projectLocation, model: myModel})
  .then(responses => {
    const initialApiResponse = responses[1];
    console.log(`Training operation name: ${initialApiResponse.name}`);
    console.log('Training started...');
  })
  .catch(err => {
    console.error(err);
  });

Scopri come modificare le impostazioni predefinite per il logging delle previsioni.

Ottieni stato dell'operazione

Alcune richieste avviano operazioni a lunga esecuzione che richiedono tempo per essere completate. Queste richieste restituiscono un nome dell'operazione, che puoi utilizzare per visualizzarne lo stato o annullarla. Vertex AI fornisce metodi di assistenza per effettuare chiamate a operazioni di lunga durata. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Utilizzo di modelli operazioni.

Ottenere una previsione online utilizzando il modello di cui è stato eseguito il deployment

Per fare una previsione online, invia uno o più elementi di test a un modello per e il modello restituisce risultati basati sui dati del modello obiettivo. Utilizza la console Google Cloud o l'API Vertex AI per richiedere una predizione online.

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai a la pagina Modelli.

    Vai alla pagina Modelli

  2. Nell'elenco dei modelli, fai clic sul nome del modello da cui richiedere le previsioni.

  3. Seleziona la scheda Deployment e test.

  4. Nella sezione Testa il modello, aggiungi elementi di test per richiedere un la previsione. I dati di previsione di riferimento sono compilati automaticamente oppure inserire i tuoi dati di previsione e fare clic su Prevedi.

    Una volta completata la previsione, Vertex AI restituisce i risultati in la console.

API: classificazione

gcloud

  1. Crea un file denominato request.json con il seguente contenuto: 

          {
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

    Sostituisci quanto segue:

    • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con chiavi come nomi delle funzionalità e valori come i valori delle caratteristiche corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di stringhe e una categoria, la riga di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

      "length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]

      È necessario fornire un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere a quello utilizzato per l'addestramento. Per informazioni dettagliate, consulta Formato dei dati per le previsioni.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud ai endpoints predict ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION_ID \
  --json-request=request.json

    Sostituisci quanto segue:

    • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
    • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.

REST

Utilizza il metodo endpoints.predict per richiedere una previsione online.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'endpoint. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.

  • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con chiavi come nomi delle funzionalità e valori come i valori delle caratteristiche corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di stringhe e una categoria, la riga di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

    "length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]

    È obbligatorio specificare un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere al formato utilizzato per l'addestramento. Consulta Formato dei dati per le previsioni per maggiori dettagli.

  • DEPLOYED_MODEL_ID: output del metodo predict e accettato come input dal metodo explain. L'ID del modello utilizzato per generare la previsione. Se devi richiedere spiegazioni per una previsione richiesta in precedenza e hai implementato più di un modello, puoi utilizzare questo ID per assicurarti che le spiegazioni vengano restituite per lo stesso modello che ha fornito la previsione precedente.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

   {
     "predictions": [
      {
         "scores": [
           0.96771615743637085,
           0.032283786684274673
         ],
         "classes": [
           "0",
           "1"
         ]
      }
     ]
     "deployedModelId": "2429510197"
   }

Java

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


import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.prediction.TabularClassificationPredictionResult;
import com.google.protobuf.ListValue;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class PredictTabularClassificationSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String instance = "[{ “feature_column_a”: “value”, “feature_column_b”: “value”}]";
    String endpointId = "YOUR_ENDPOINT_ID";
    predictTabularClassification(instance, project, endpointId);
  }

  static void predictTabularClassification(String instance, String project, String endpointId)
      throws IOException {
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.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 (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      EndpointName endpointName = EndpointName.of(project, location, endpointId);

      ListValue.Builder listValue = ListValue.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(instance, listValue);
      List<Value> instanceList = listValue.getValuesList();

      Value parameters = Value.newBuilder().setListValue(listValue).build();
      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instanceList, parameters);
      System.out.println("Predict Tabular Classification Response");
      System.out.format("\tDeployed Model Id: %s\n", predictResponse.getDeployedModelId());

      System.out.println("Predictions");
      for (Value prediction : predictResponse.getPredictionsList()) {
        TabularClassificationPredictionResult.Builder resultBuilder =
            TabularClassificationPredictionResult.newBuilder();
        TabularClassificationPredictionResult result =
            (TabularClassificationPredictionResult)
                ValueConverter.fromValue(resultBuilder, prediction);

        for (int i = 0; i < result.getClassesCount(); i++) {
          System.out.printf("\tClass: %s", result.getClasses(i));
          System.out.printf("\tScore: %f", result.getScores(i));
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

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

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 endpointId = 'YOUR_ENDPOINT_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {prediction} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict;

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

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

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function predictTablesClassification() {
  // Configure the endpoint resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/endpoints/${endpointId}`;
  const parameters = helpers.toValue({});

  const instance = helpers.toValue({
    petal_length: '1.4',
    petal_width: '1.3',
    sepal_length: '5.1',
    sepal_width: '2.8',
  });

  const instances = [instance];
  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);

  console.log('Predict tabular classification response');
  console.log(`\tDeployed model id : ${response.deployedModelId}\n`);
  const predictions = response.predictions;
  console.log('Predictions :');
  for (const predictionResultVal of predictions) {
    const predictionResultObj =
      prediction.TabularClassificationPredictionResult.fromValue(
        predictionResultVal
      );
    for (const [i, class_] of predictionResultObj.classes.entries()) {
      console.log(`\tClass: ${class_}`);
      console.log(`\tScore: ${predictionResultObj.scores[i]}\n\n`);
    }
  }
}
predictTablesClassification();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'API Python. 

def predict_tabular_classification_sample(
    project: str,
    location: str,
    endpoint_name: str,
    instances: List[Dict],
):
    """
    Args
        project: Your project ID or project number.
        location: Region where Endpoint is located. For example, 'us-central1'.
        endpoint_name: A fully qualified endpoint name or endpoint ID. Example: "projects/123/locations/us-central1/endpoints/456" or
               "456" when project and location are initialized or passed.
        instances: A list of one or more instances (examples) to return a prediction for.
    """
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint(endpoint_name)

    response = endpoint.predict(instances=instances)

    for prediction_ in response.predictions:
        print(prediction_)

API: regressione

gcloud

  1. Crea un file denominato "request.json" con i seguenti contenuti: 

          {
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

    Sostituisci quanto segue:

    • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con le chiavi come nomi delle funzionalità e i valori come valori delle funzionalità corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di numeri e una categoria, la riga di dati potrebbe essere simile alla seguente richiesta di esempio:

      "age":3.6,
"sq_ft":5392,
"code": "90331"

      È necessario fornire un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere a quello utilizzato per l'addestramento. Per informazioni dettagliate, consulta Formato dei dati per le previsioni.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud ai endpoints predict ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION_ID \
  --json-request=request.json

    Sostituisci quanto segue:

    • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
    • LOCATION_ID: la regione in cui stai utilizzando Vertex AI.

REST

Puoi utilizzare endpoints.predict per richiedere una previsione online.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'endpoint. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.

  • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con chiavi come nomi delle funzionalità e valori come i valori delle caratteristiche corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di numeri e una categoria, la riga di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

    "age":3.6,
"sq_ft":5392,
"code": "90331"

    È obbligatorio specificare un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere al formato utilizzato per l'addestramento. Consulta Formato dei dati per le previsioni per maggiori dettagli.

  • DEPLOYED_MODEL_ID: output con il metodo predict e accettato come input con il metodo explain. L'ID del modello utilizzato per generare la previsione. Se devi richiedere spiegazioni per una previsione richiesta in precedenza e hai implementato più di un modello, puoi utilizzare questo ID per assicurarti che le spiegazioni vengano restituite per lo stesso modello che ha fornito la previsione precedente.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID:predict" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:


{
  "predictions": [
    [
      {
        "value": 65.14233,
        "lower_bound": 4.6572,
        "upper_bound": 164.0279
      }
    ]
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

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 la documentazione di riferimento dell'API Java 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. 


import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EndpointName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictionServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.prediction.TabularRegressionPredictionResult;
import com.google.protobuf.ListValue;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class PredictTabularRegressionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String instance = "[{ “feature_column_a”: “value”, “feature_column_b”: “value”}]";
    String endpointId = "YOUR_ENDPOINT_ID";
    predictTabularRegression(instance, project, endpointId);
  }

  static void predictTabularRegression(String instance, String project, String endpointId)
      throws IOException {
    PredictionServiceSettings predictionServiceSettings =
        PredictionServiceSettings.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 (PredictionServiceClient predictionServiceClient =
        PredictionServiceClient.create(predictionServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      EndpointName endpointName = EndpointName.of(project, location, endpointId);

      ListValue.Builder listValue = ListValue.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(instance, listValue);
      List<Value> instanceList = listValue.getValuesList();

      Value parameters = Value.newBuilder().setListValue(listValue).build();
      PredictResponse predictResponse =
          predictionServiceClient.predict(endpointName, instanceList, parameters);
      System.out.println("Predict Tabular Regression Response");
      System.out.format("\tDisplay Model Id: %s\n", predictResponse.getDeployedModelId());

      System.out.println("Predictions");
      for (Value prediction : predictResponse.getPredictionsList()) {
        TabularRegressionPredictionResult.Builder resultBuilder =
            TabularRegressionPredictionResult.newBuilder();

        TabularRegressionPredictionResult result =
            (TabularRegressionPredictionResult) ValueConverter.fromValue(resultBuilder, prediction);

        System.out.printf("\tUpper bound: %f\n", result.getUpperBound());
        System.out.printf("\tLower bound: %f\n", result.getLowerBound());
        System.out.printf("\tValue: %f\n", result.getValue());
      }
    }
  }
}

Node.js

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

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura 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 endpointId = 'YOUR_ENDPOINT_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {prediction} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict;

// Imports the Google Cloud Prediction service client
const {PredictionServiceClient} = aiplatform.v1;

// Import the helper module for converting arbitrary protobuf.Value objects.
const {helpers} = aiplatform;

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

// Instantiates a client
const predictionServiceClient = new PredictionServiceClient(clientOptions);

async function predictTablesRegression() {
  // Configure the endpoint resource
  const endpoint = `projects/${project}/locations/${location}/endpoints/${endpointId}`;
  const parameters = helpers.toValue({});

  // TODO (erschmid): Make this less painful
  const instance = helpers.toValue({
    BOOLEAN_2unique_NULLABLE: false,
    DATETIME_1unique_NULLABLE: '2019-01-01 00:00:00',
    DATE_1unique_NULLABLE: '2019-01-01',
    FLOAT_5000unique_NULLABLE: 1611,
    FLOAT_5000unique_REPEATED: [2320, 1192],
    INTEGER_5000unique_NULLABLE: '8',
    NUMERIC_5000unique_NULLABLE: 16,
    STRING_5000unique_NULLABLE: 'str-2',
    STRUCT_NULLABLE: {
      BOOLEAN_2unique_NULLABLE: false,
      DATE_1unique_NULLABLE: '2019-01-01',
      DATETIME_1unique_NULLABLE: '2019-01-01 00:00:00',
      FLOAT_5000unique_NULLABLE: 1308,
      FLOAT_5000unique_REPEATED: [2323, 1178],
      FLOAT_5000unique_REQUIRED: 3089,
      INTEGER_5000unique_NULLABLE: '1777',
      NUMERIC_5000unique_NULLABLE: 3323,
      TIME_1unique_NULLABLE: '23:59:59.999999',
      STRING_5000unique_NULLABLE: 'str-49',
      TIMESTAMP_1unique_NULLABLE: '1546387199999999',
    },
    TIMESTAMP_1unique_NULLABLE: '1546387199999999',
    TIME_1unique_NULLABLE: '23:59:59.999999',
  });

  const instances = [instance];
  const request = {
    endpoint,
    instances,
    parameters,
  };

  // Predict request
  const [response] = await predictionServiceClient.predict(request);

  console.log('Predict tabular regression response');
  console.log(`\tDeployed model id : ${response.deployedModelId}`);
  const predictions = response.predictions;
  console.log('\tPredictions :');
  for (const predictionResultVal of predictions) {
    const predictionResultObj =
      prediction.TabularRegressionPredictionResult.fromValue(
        predictionResultVal
      );
    console.log(`\tUpper bound: ${predictionResultObj.upper_bound}`);
    console.log(`\tLower bound: ${predictionResultObj.lower_bound}`);
    console.log(`\tLower bound: ${predictionResultObj.value}`);
  }
}
predictTablesRegression();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

def predict_tabular_regression_sample(
    project: str,
    location: str,
    endpoint_name: str,
    instances: List[Dict],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint(endpoint_name)

    response = endpoint.predict(instances=instances)

    for prediction_ in response.predictions:
        print(prediction_)

Interpreta i risultati della previsione

Classificazione

I modelli di classificazione restituiscono un punteggio di affidabilità.

Il punteggio di confidenza indica il livello di associazione di ogni modello una classe o un'etichetta con un elemento di test. Più alto è il numero, più alto è il valore con la certezza che l'etichetta deve essere applicata all'elemento. Sei tu a decidere quanto in alto il punteggio di confidenza deve consentire l'accettazione dei risultati del modello.

Regressione

I modelli di regressione restituiscono un valore di previsione. Per le destinazioni BigQuery, inoltre, restituisce un intervallo di previsione. L'intervallo di previsione fornisce un intervallo di valori che il modello ritiene con il 95% di probabilità contengano il risultato effettivo.

Ricevi una spiegazione online utilizzando il modello di cui hai eseguito il deployment

Puoi richiedere una previsione con spiegazioni (chiamata anche caratteristica attribuzioni) per vedere come il modello ha prodotto una previsione. La funzionalità locale i valori di importanza indicano in che misura ciascuna caratteristica ha contribuito alla previsione o il risultato finale. Le attribuzioni delle caratteristiche sono incluse nelle previsioni di Vertex AI tramite Vertex Explainable AI.

Console

Quando utilizzi la console Google Cloud per richiedere una previsione online, i valori dell'importanza delle funzionalità locali vengono restituiti automaticamente.

Se hai utilizzato i valori di previsione precompilati, i valori dell'importanza delle funzionalità locali sono tutti pari a zero. Questo perché i valori precompilati rappresentano la base di riferimento i dati di previsione, quindi la previsione restituita è il valore della previsione di riferimento.

gcloud

  1. Crea un file denominato request.json con il seguente contenuto:

    {
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ]
}

    Sostituisci quanto segue:

    • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con chiavi come nomi delle funzionalità e valori come i valori delle caratteristiche corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di stringhe e una categoria, la riga di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

      "length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]

      È necessario fornire un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere a quello utilizzato per l'addestramento. Per informazioni dettagliate, consulta Formato dei dati per le previsioni.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud ai endpoints explain ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION_ID \
  --json-request=request.json

    Sostituisci quanto segue:

    • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.
    • LOCATION_ID: la regione in cui utilizzi Vertex AI.

    Se vuoi inviare una richiesta di spiegazione a un DeployedModel specifico, se vuoi (facoltativo) In Endpoint, puoi specificare il flag --deployed-model-id:

    gcloud ai endpoints explain ENDPOINT_ID \
  --region=LOCATION \
  --deployed-model-id=DEPLOYED_MODEL_ID \
  --json-request=request.json

    Oltre ai segnaposto descritti in precedenza, sostituisci quanto segue:

    • DEPLOYED_MODEL_ID (Facoltativo) L'ID del modello di cui vuoi ricevere le spiegazioni. L'ID è incluso nella risposta del metodo predict. Per per richiedere spiegazioni per un determinato modello e se è stato eseguito il deployment di più modelli nello stesso endpoint, puoi utilizzare questo ID per assicurarti che vengano restituite le spiegazioni per quel particolare un modello di machine learning.

REST

L'esempio seguente mostra una richiesta di previsione online per un modello di classificazione con attribuzioni delle caratteristiche locali. Il formato della richiesta è lo stesso per i modelli di regressione.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION: regione in cui si trova l'endpoint. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • ENDPOINT_ID: l'ID dell'endpoint.

  • PREDICTION_DATA_ROW: un oggetto JSON con chiavi come nomi delle funzionalità e valori come i valori delle caratteristiche corrispondenti. Ad esempio, per un set di dati con un numero, un array di stringhe e una categoria, la riga di dati potrebbe avere il seguente aspetto:

    "length":3.6,
"material":"cotton",
"tag_array": ["abc","def"]

    È obbligatorio specificare un valore per ogni caratteristica inclusa nell'addestramento. Il formato dei dati utilizzati per la previsione deve corrispondere a quello utilizzato per l'addestramento. Per informazioni dettagliate, consulta Formato dei dati per le previsioni.

  • (Facoltativo) DEPLOYED_MODEL_ID: l'ID del modello di cui hai eseguito il deployment per il quale vuoi recuperare spiegazioni. L'ID è incluso nella risposta del metodo predict. Per per richiedere spiegazioni per un determinato modello e se è stato eseguito il deployment di più modelli nello stesso endpoint, puoi utilizzare questo ID per assicurarti che vengano restituite le spiegazioni per quel particolare un modello di machine learning.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID:explain

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      PREDICTION_DATA_ROW
    }
  ],
  "deployedModelId": "DEPLOYED_MODEL_ID"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID:explain"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID:explain" | Select-Object -Expand Content
 

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

def explain_sample(project: str, location: str, endpoint_id: str, instance_dict: Dict):

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    endpoint = aiplatform.Endpoint(endpoint_id)

    response = endpoint.explain(instances=[instance_dict], parameters={})

    for explanation in response.explanations:
        print(" explanation")
        # Feature attributions.
        attributions = explanation.attributions
        for attribution in attributions:
            print("  attribution")
            print("   baseline_output_value:", attribution.baseline_output_value)
            print("   instance_output_value:", attribution.instance_output_value)
            print("   output_display_name:", attribution.output_display_name)
            print("   approximation_error:", attribution.approximation_error)
            print("   output_name:", attribution.output_name)
            output_index = attribution.output_index
            for output_index in output_index:
                print("   output_index:", output_index)

    for prediction in response.predictions:
        print(prediction)

Ottenere spiegazioni per una previsione restituita in precedenza

Poiché le spiegazioni aumentano l'utilizzo delle risorse, ti consigliamo di richiederle solo quando ne hai bisogno. A volte, può essere utile richiedere spiegazioni per un risultato di una previsione che avete già ricevuto, forse perché la previsione era un caso anomalo non aveva senso.

Se tutte le previsioni provengono dallo stesso modello, puoi semplicemente inviare di nuovo i dati della richiesta, con le spiegazioni richieste questa volta. Tuttavia, se hai più modelli che restituiscono previsioni, devi assicurarti di inviare la richiesta di spiegazione al modello corretto. Puoi visualizzare le spiegazioni per un del modello specifico includendo l'ID deployedModelID del modello di cui hai eseguito il deployment , che è incluso nella risposta della richiesta di previsione originale. Tieni presente che l'ID modello di cui è stato eseguito il deployment è diverso dall'ID modello.

Interpreta i risultati della spiegazione

Per calcolare l'importanza delle caratteristiche locali, viene prima calcolato il punteggio di previsione di riferimento. I valori di riferimento vengono calcolati a partire dall'addestramento utilizzando il valore mediano per le caratteristiche numeriche e la modalità caratteristiche categoriche. La previsione generata dai valori di riferimento è il punteggio di previsione di riferimento. I valori di riferimento vengono calcolati una volta per un modello e non cambiano.

Per una previsione specifica, l'importanza delle caratteristiche locali per ogni indica in che misura la caratteristica è stata aggiunta o sottratta da il risultato rispetto al punteggio della previsione di riferimento. La somma di tutti i valori dell'importanza delle caratteristiche è uguale alla differenza tra il punteggio di previsione di riferimento e il risultato della previsione.

Per i modelli di classificazione, il punteggio è sempre compreso tra 0,0 e 1,0, inclusi. Pertanto, i valori di importanza delle caratteristiche locali per i modelli di classificazione sono sempre compresi tra -1,0 e 1,0 (inclusi).

Per esempi di query di attribuzione delle caratteristiche e per saperne di più, consulta Attribuzioni delle caratteristiche per la classificazione e la regressione.

Output di esempio per previsioni e spiegazioni

Classificazione

Il payload restituito per una previsione online da una classificazione tabulare modello con importanza delle caratteristiche è simile all'esempio seguente.

Il instanceOutputValue di 0.928652400970459 è il punteggio di affidabilità della classe con il punteggio più alto, in questo caso class_a. Il campo baselineOutputValue contiene il punteggio di previsione di riferimento, 0.808652400970459. La funzionalità ha contribuito maggiormente a questo risultato è stato feature_3.

{
"predictions": [
  {
    "scores": [
      0.928652400970459,
      0.071347599029541
    ],
    "classes": [
      "class_a",
      "class_b"
    ]
  }
]
"explanations": [
  {
    "attributions": [
      {
        "baselineOutputValue": 0.808652400970459,
        "instanceOutputValue": 0.928652400970459,
        "approximationError":  0.0058915703929231,
        "featureAttributions": {
          "feature_1": 0.012394922231235,
          "feature_2": 0.050212341234556,
          "feature_3": 0.057392736534209,
        },
        "outputIndex": [
          0
        ],
        "outputName": "scores"
      }
    ],
  }
]
"deployedModelId": "234567"
}

Regressione

Il payload restituito per una previsione online con importanza delle caratteristiche da un modello di regressione tabulare è simile a questo esempio.

instanceOutputValue di 1795.1246466281819 è il valore previsto, mentre i campi lower_bound e upper_bound forniscono l'intervallo di confidenza del 95%. Il campo baselineOutputValue contiene il punteggio di previsione di base, 1788.7423095703125. La funzionalità ha contribuito maggiormente a questo risultato è stato feature_3.

{
"predictions": [
  {
    "value": 1795.1246466281819,
    "lower_bound": 246.32196807861328,
    "upper_bound": 8677.51904296875
  }
]
"explanations": [
  {
    "attributions": [
      {
        "baselineOutputValue": 1788.7423095703125,
        "instanceOutputValue": 1795.1246466281819,
        "approximationError": 0.0038215703911553,
        "featureAttributions": {
          "feature_1": 0.123949222312359,
          "feature_2": 0.802123412345569,
          "feature_3": 5.456264423211472,
        },
        "outputIndex": [
          -1
        ]
      }
    ]
  }
],
"deployedModelId": "345678"
}

Passaggi successivi