Questa pagina mostra come addestrare un modello di estrazione di entità AutoML da un set di dati di testo utilizzando la console Google Cloud o l'API Vertex AI.
Prima di iniziare
Prima di poter addestrare un modello di estrazione delle entità di testo, devi completare quanto segue:
Addestra un modello AutoML
Console Google Cloud
Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Set di dati.
Fai clic sul nome del set di dati che vuoi utilizzare per addestrare il modello per aprire la relativa pagina dei dettagli.
Seleziona il set di annotazioni che vuoi utilizzare per questo modello.
Fai clic su Addestra nuovo modello.
Come metodo di addestramento, seleziona
AutoML.Fai clic su Continua.
Inserisci un nome per il modello.
Se vuoi impostare manualmente la suddivisione dei dati di addestramento, espandi Opzioni avanzate e seleziona un'opzione di suddivisione dati. Scopri di più.
Fai clic su Inizia addestramento.
L'addestramento del modello può richiedere molte ore, a seconda delle dimensioni e della complessità dei dati e del budget per l'addestramento, se specificato. Puoi chiudere questa scheda e tornarla in un secondo momento. Riceverai un'email al termine dell'addestramento del modello.
API
Seleziona una scheda per la lingua o l'ambiente:
REST
Crea un oggetto TrainingPipeline
per addestrare un modello.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION: la regione in cui verrà creato il modello, ad esempio
us-central1
- PROJECT: il tuo ID progetto
- MODEL_DISPLAY_NAME: nome del modello così come viene visualizzato nell'interfaccia utente
- DATASET_ID: l'ID del set di dati
- PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines
Corpo JSON della richiesta:
{ "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME", "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_text_extraction_1.0.0.yaml", "modelToUpload": { "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME" }, "inputDataConfig": { "datasetId": "DATASET_ID" } }
Per inviare la richiesta, espandi una delle seguenti opzioni:
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/trainingPipelines/PIPELINE_ID", "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME", "inputDataConfig": { "datasetId": "DATASET_ID" }, "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_text_extraction_1.0.0.yaml", "modelToUpload": { "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME" }, "state": "PIPELINE_STATE_PENDING", "createTime": "2020-04-18T01:22:57.479336Z", "updateTime": "2020-04-18T01:22:57.479336Z" }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java 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.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js 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.
Python
Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.
Controlla la suddivisione dei dati utilizzando REST
Puoi controllare in che modo i dati di addestramento vengono suddivisi tra set di addestramento,
convalida e test. Quando usi l'API Vertex AI, utilizza
l'oggetto Split
per determinare
la suddivisione dei dati. L'oggetto Split
può essere incluso nell'oggetto InputConfig
come uno dei vari tipi di oggetto, ognuno dei quali fornisce un modo diverso
per suddividere i dati di addestramento. Puoi selezionare un solo metodo.
-
FractionSplit
:- TRAINING_FRACTION: la frazione dei dati di addestramento da utilizzare per il set di addestramento.
- VALIDATION_FRACTION: la frazione dei dati di addestramento da utilizzare per il set di convalida. Non utilizzato per i dati video.
- TEST_FRACTION: la frazione dei dati di addestramento da utilizzare per il set di test.
Se si specifica una qualsiasi delle frazioni, è necessario specificarle tutte. La somma delle frazioni deve essere 1,0. I valori predefiniti per le frazioni variano a seconda del tipo di dati. Scopri di più.
"fractionSplit": { "trainingFraction": TRAINING_FRACTION, "validationFraction": VALIDATION_FRACTION, "testFraction": TEST_FRACTION },
-
FilterSplit
: - TRAINING_FILTER: gli elementi di dati che corrispondono a questo filtro vengono utilizzati per il set di addestramento.
- VALIDATION_FILTER: gli elementi di dati che corrispondono a questo filtro vengono utilizzati per il set di convalida. Deve essere "-" per i dati video.
- TEST_FILTER: gli elementi di dati che corrispondono a questo filtro vengono utilizzati per il set di test.
Questi filtri possono essere utilizzati con l'etichetta ml_use
o con qualsiasi etichetta applicata ai dati. Scopri di più sull'utilizzo
dell'etichetta ML-use
e di altre etichette
per filtrare i dati.
L'esempio seguente mostra come utilizzare l'oggetto filterSplit
con l'etichetta ml_use
, incluso il set di convalida:
"filterSplit": { "trainingFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=training", "validationFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=validation", "testFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=test" }