Vorhersagen aus einem Textklassifizierungsmodell abrufen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie mit der Google Cloud Console oder der Vertex AI API Onlinevorhersagen (in Echtzeit) und Batchvorhersagen aus Ihren Textklassifizierungsmodellen erhalten.

Unterschied zwischen Online- und Batchvorhersagen

Onlinevorhersagen sind synchrone Anfragen an einen Modellendpunkt. Verwenden Sie Onlinevorhersagen, wenn Sie Anfragen als Reaktion auf Anwendungseingaben stellen oder in Situationen, in denen eine zeitnahe Inferenz erforderlich ist.

Batchvorhersagen sind asynchrone Anfragen. Sie können Batchvorhersagen direkt von der Modellressource anfordern, ohne das Modell auf einem Endpunkt bereitstellen zu müssen. Verwenden Sie für Textdaten Batchvorhersagen, wenn Sie nicht sofort eine Antwort benötigen und akkumulierte Daten in einer einzigen Anfrage verarbeiten möchten.

Onlinevorhersagen abrufen

Modell auf einem Endpunkt bereitstellen

Sie müssen ein Modell auf einem Endpunkt bereitstellen, bevor es für Onlinevorhersagen verwendet werden kann. Durch die Bereitstellung eines Modells werden dem Modell physische Ressourcen zugeordnet, sodass es Onlinevorhersagen mit niedriger Latenz bereitstellen kann.

Sie können mehrere Modelle auf einem Endpunkt bereitstellen und ein Modell auf mehreren Endpunkten bereitstellen. Weitere Informationen zu Optionen und Anwendungsfällen für die Bereitstellung von Modellen finden Sie unter Modelle bereitstellen.

Verwenden Sie eine der folgenden Methoden, um ein Modell bereitzustellen:

Google Cloud Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Abschnitt "Vertex AI" die Seite Modelle auf.

    Zur Seite "Modelle"

  2. Klicken Sie auf den Namen des Modells, das Sie bereitstellen möchten, um die Detailseite zu öffnen.

  3. Wählen Sie den Tab Deploy & Test (Bereitstellen und testen) aus.

    Wenn Ihr Modell bereits für Endpunkte bereitgestellt ist, werden diese im Abschnitt Modell bereitstellen aufgeführt.

  4. Klicken Sie auf In Endpunkt bereitstellen.

  5. Wählen Sie Neuen Endpunkt erstellen aus und geben Sie einen Namen für den neuen Endpunkt an, um Ihr Modell auf einem neuen Endpunkt bereitzustellen. Zum Bereitstellen des Modells auf einem vorhandenen Endpunkt wählen Sie Zu vorhandenem Endpunkt hinzufügen und anschließend den Endpunkt aus der Drop-down-Liste aus.

    Sie können einem Endpunkt mehrere Modelle hinzufügen und ein Modell mehreren Endpunkten hinzufügen. Weitere Informationen

  6. Wenn Sie das Modell auf einem vorhandenen Endpunkt bereitstellen, auf dem ein oder mehrere Modelle bereitgestellt werden, müssen Sie den Prozentsatz für die Trafficaufteilung für das bereitzustellende Modell und die bereits bereitgestellten Modelle aktualisieren, sodass alle Prozentwerte zusammengenommen 100 % ergeben.

  7. Wählen Sie AutoML Text aus und konfigurieren Sie es so:

    1. Wenn Sie Ihr Modell auf einem neuen Endpunkt bereitstellen, akzeptieren Sie für die Trafficaufteilung 100. Andernfalls passen Sie die Werte der Trafficaufteilung für alle Modelle auf dem Endpunkt an, sodass sie 100 ergeben.

    2. Klicken Sie für Ihr Modell auf Fertig. Wenn alle Prozentsätze für Trafficaufteilung korrekt sind, klicken Sie auf Weiter.

      Die Region, in der Ihr bereitgestelltes Modell angezeigt wird. Dies muss die Region sein, in der Sie Ihr Modell erstellt haben.

    3. Klicken Sie auf Deploy, um Ihr Modell auf dem Endpunkt bereitzustellen.

API

Wenn Sie ein Modell mit der Vertex AI API bereitstellen, führen Sie die folgenden Schritte aus:

  1. Erstellen Sie bei Bedarf einen Endpunkt.
  2. Rufen Sie die Endpunkt-ID ab.
  3. Stellen Sie das Modell für den Endpunkt bereit.

Endpunkt erstellen

Wenn Sie ein Modell auf einem vorhandenen Endpunkt bereitstellen, können Sie diesen Schritt überspringen.

gcloud

Im folgenden Beispiel wir der Befehl gcloud ai endpoints create verwendet:

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

Dabei gilt:

  • LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI verwenden.
  • ENDPOINT_NAME: Der Anzeigename für den Endpunkt.

Es kann einige Sekunden dauern, bis das Google Cloud CLI den Endpunkt erstellt.

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte für die Anfragedaten:

  • LOCATION_ID: Ihre Region.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • ENDPOINT_NAME: Der Anzeigename für den Endpunkt.

HTTP-Methode und URL:

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

JSON-Text anfordern:

{
  "display_name": "ENDPOINT_NAME"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "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"
    }
  }
}
Sie können den Status des Vorgangs abfragen, bis in der Antwort "done": true angegeben wird.

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


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

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * 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();

Vertex AI SDK für Python

Informationen zur Installation des Vertex AI SDK für Python finden Sie unter Vertex AI SDK für Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI SDK for Python API.

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

Endpunkt-ID abrufen

Sie benötigen die Endpunkt-ID, um das Modell bereitzustellen.

gcloud

Im folgenden Beispiel wir der Befehl gcloud ai endpoints list verwendet:

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

Dabei gilt:

  • LOCATION_ID: Die Region, in der Sie Vertex AI verwenden.
  • ENDPOINT_NAME: Der Anzeigename für den Endpunkt.

Notieren Sie sich die Zahl, die in der Spalte ENDPOINT_ID angezeigt wird. Verwenden Sie diese ID im folgenden Schritt.

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte f