Addestra un modello AutoML Edge utilizzando l'API Vertex AI

Puoi creare un modello AutoML direttamente nella console Google Cloud o creando una pipeline di addestramento in modo programmatico, utilizzando l'API o una delle librerie client di Vertex AI.

Questo modello viene creato utilizzando un set di dati preparato fornito da te mediante la console o l'API Vertex AI. L'API Vertex AI utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutare le prestazioni del modello. Rivedi i risultati delle valutazioni, modifica il set di dati di addestramento in base alle esigenze e crea una nuova pipeline di addestramento utilizzando il set di dati migliorato.

L'addestramento del modello può richiedere diverse ore. L'API Vertex AI consente di ottenere lo stato del job di addestramento.

Crea una pipeline di addestramento AutoML Edge

Una volta creato un set di dati con un set rappresentativo di elementi di addestramento, puoi creare una pipeline di addestramento AutoML Edge.

Seleziona un tipo di dati.

Immagine

Seleziona la scheda di seguito per il tuo scopo:

Classificazione

Durante l'addestramento puoi scegliere il tipo di modello AutoML Edge desiderato, a seconda del caso d'uso specifico:

  • bassa latenza (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • utilizzo generico (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • qualità di previsione superiore (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Seleziona di seguito la scheda per la tua lingua o il tuo ambiente:

REST

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

  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per trainingPipeline.
  • DATASET_ID: il numero ID del set di dati da utilizzare per l'addestramento.
  • fractionSplit: facoltativo. Una delle tante possibili opzioni di ML utilizza le opzioni di suddivisione per i dati. Per fractionSplit, la somma dei valori deve essere 1. Ad esempio:
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME*: un nome visualizzato per il modello caricato (creato) dalla TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION*: descrizione del modello.
  • modelToUpload.labels* Qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i modelli. Ecco alcuni esempi:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODELTYPE†: il tipo di modello Edge da addestrare. Le opzioni sono:
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET†: il costo effettivo dell'addestramento sarà uguale o inferiore a questo valore. Per i modelli Edge, il budget deve essere compreso tra 1000 e 100.000 millimetri di ore nodo (inclusi).
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto
* La descrizione del file di schema specificata in trainingTaskDefinition descrive l'utilizzo di questo campo.
† Il file di schema specificato in trainingTaskDefinition dichiara e descrive questo campo.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "false",
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/trainingPipelines"

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/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi ottenere lo stato del job trainingPipeline utilizzando TRAININGPIPELINE_ID.

Classificazione

Durante l'addestramento puoi scegliere il tipo di modello AutoML Edge desiderato, a seconda del caso d'uso specifico:

  • bassa latenza (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • utilizzo generico (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • qualità di previsione superiore (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Seleziona di seguito la scheda per la tua lingua o il tuo ambiente:

REST

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

  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per trainingPipeline.
  • DATASET_ID: il numero ID del set di dati da utilizzare per l'addestramento.
  • fractionSplit: facoltativo. Una delle tante possibili opzioni di ML utilizza le opzioni di suddivisione per i dati. Per fractionSplit, la somma dei valori deve essere 1. Ad esempio:
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME*: un nome visualizzato per il modello caricato (creato) dalla TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION*: descrizione del modello.
  • modelToUpload.labels* Qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i modelli. Ecco alcuni esempi:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODELTYPE†: il tipo di modello Edge da addestrare. Le opzioni sono:
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET†: il costo effettivo dell'addestramento sarà uguale o inferiore a questo valore. Per i modelli Edge, il budget deve essere compreso tra 1000 e 100.000 millimetri di ore nodo (inclusi).
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto
* La descrizione del file di schema specificata in trainingTaskDefinition descrive l'utilizzo di questo campo.
† Il file di schema specificato in trainingTaskDefinition dichiara e descrive questo campo.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "true",
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/trainingPipelines"

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/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi ottenere lo stato del job trainingPipeline utilizzando TRAININGPIPELINE_ID.

Rilevamento di oggetti

Durante l'addestramento puoi scegliere il tipo di modello AutoML Edge desiderato, a seconda del caso d'uso specifico:

  • bassa latenza (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • utilizzo generico (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • qualità di previsione superiore (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Seleziona di seguito la scheda per la tua lingua o il tuo ambiente:

REST

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

  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per trainingPipeline.
  • DATASET_ID: il numero ID del set di dati da utilizzare per l'addestramento.
  • fractionSplit: facoltativo. Una delle tante possibili opzioni di ML utilizza le opzioni di suddivisione per i dati. Per fractionSplit, la somma dei valori deve essere 1. Ad esempio:
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME*: un nome visualizzato per il modello caricato (creato) dalla TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION*: descrizione del modello.
  • modelToUpload.labels* Qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i modelli. Ecco alcuni esempi:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODELTYPE†: il tipo di modello Edge da addestrare. Le opzioni sono:
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET†: il costo effettivo dell'addestramento sarà uguale o inferiore a questo valore. Per i modelli Cloud il budget deve essere compreso tra 20.000 e 900.000 milli-ore nodo (inclusi). Il valore predefinito è 216.000,che rappresenta un giorno nel tempo totale di esecuzione, supponendo che vengano utilizzati 9 nodi.
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto
* La descrizione del file di schema specificata in trainingTaskDefinition descrive l'utilizzo di questo campo.
† Il file di schema specificato in trainingTaskDefinition dichiara e descrive questo campo.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_object_detection_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/trainingPipelines"

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/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi ottenere lo stato del job trainingPipeline utilizzando TRAININGPIPELINE_ID.

Video

Seleziona la scheda di seguito per il tuo scopo:

Riconoscimento delle azioni

Durante l'addestramento, scegli il seguente tipo di perimetro AutoML:

  • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico

REST

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

  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per TrainingPipeline.
  • DATASET_ID: ID per il set di dati di addestramento.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION: l'oggetto fractionSplit è facoltativo; puoi utilizzarlo per controllare la suddivisione dati. Per saperne di più su come controllare la suddivisione dati, consulta Informazioni sulle suddivisioni di dati per i modelli AutoML. Ecco alcuni esempi:
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME: nome visualizzato del modello addestrato.
  • MODEL_DESCRIPTION: una descrizione del modello.
  • MODEL_LABELS: qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i tuoi modelli. Ad esempio:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE:
    • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi visualizzare lo stato dell'avanzamento della pipeline di addestramento per vedere quando termina.

Classificazione

Durante l'addestramento, scegli il seguente tipo di perimetro AutoML:

  • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico

REST

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

  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per TrainingPipeline.
  • DATASET_ID: ID per il set di dati di addestramento.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION: l'oggetto fractionSplit è facoltativo; puoi utilizzarlo per controllare la suddivisione dati. Per saperne di più su come controllare la suddivisione dati, consulta Informazioni sulle suddivisioni di dati per i modelli AutoML. Ecco alcuni esempi:
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME: nome visualizzato del modello addestrato.
  • MODEL_DESCRIPTION: una descrizione del modello.
  • MODEL_LABELS: qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i tuoi modelli. Ad esempio:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE:
    • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi visualizzare lo stato dell'avanzamento della pipeline di addestramento per vedere quando termina.

Monitoraggio oggetti

Durante l'addestramento, scegli il tipo Edge di AutoML:

  • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico
  • MOBILE_CORAL_VERSATILE_1: previsioni di qualità superiore per Google Coral
  • MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1: latenza più bassa per Google Coral
  • MOBILE_JETSON_VERSATILE_1: qualità di previsione superiore per NVIDIA Jetson
  • MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1: latenza più bassa per NVIDIA Jetson

REST

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

  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • LOCATION: regione in cui si trova il set di dati e in cui viene creato il modello. Ad esempio, us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: campo obbligatorio. Un nome visualizzato per TrainingPipeline.
  • DATASET_ID: ID per il set di dati di addestramento.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION: l'oggetto fractionSplit è facoltativo; puoi utilizzarlo per controllare la suddivisione dati. Per saperne di più su come controllare la suddivisione dati, consulta Informazioni sulle suddivisioni di dati per i modelli AutoML. Ecco alcuni esempi:
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME: nome visualizzato del modello addestrato.
  • MODEL_DESCRIPTION: una descrizione del modello.
  • MODEL_LABELS: qualsiasi insieme di coppie chiave-valore per organizzare i tuoi modelli. Ad esempio:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE: uno dei seguenti valori:
    • MOBILE_VERSATILE_1: utilizzo generico
    • MOBILE_CORAL_VERSATILE_1: previsioni di qualità superiore per Google Coral
    • MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1: latenza più bassa per Google Coral
    • MOBILE_JETSON_VERSATILE_1: qualità di previsione superiore per NVIDIA Jetson
    • MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1: latenza più bassa per NVIDIA Jetson
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

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

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

La risposta contiene informazioni sulle specifiche e sull'TRAININGPIPELINE_ID.

Puoi visualizzare lo stato dell'avanzamento della pipeline di addestramento per vedere quando termina.

Ottieni lo stato della pipeline di addestramento

Usa il codice seguente per ottenere in modo programmatico lo stato della creazione della pipeline di addestramento.

REST

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

  • LOCATION: regione in cui si trova TrainingPipeline.
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • TRAININGPIPELINE_ID: l'ID della pipeline di addestramento specifica.
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID"

PowerShell

Esegui questo comando: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID" | Select-Object -Expand Content

Il campo "state" mostra lo stato attuale dell'operazione. Una pipeline di addestramento completata mostra

Dovresti vedere un output simile al seguente per un'operazione di creazione della pipeline di addestramento completata:

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. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FilterSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FractionSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredefinedSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TimestampSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipelineName;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;

public class GetTrainingPipelineSample {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String trainingPipelineId = "YOUR_TRAINING_PIPELINE_ID";
    getTrainingPipeline(project, trainingPipelineId);
  }

  static void getTrainingPipeline(String project, String trainingPipelineId) throws IOException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      TrainingPipelineName trainingPipelineName =
          TrainingPipelineName.of(project, location, trainingPipelineId);

      TrainingPipeline trainingPipelineResponse =
          pipelineServiceClient.getTrainingPipeline(trainingPipelineName);

      System.out.println("Get Training Pipeline Response");
      System.out.format("\tName: %s\n", trainingPipelineResponse.getName());
      System.out.format("\tDisplay Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getDisplayName());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Definition: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskDefinition());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Inputs: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskInputs());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Metadata: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskMetadata());
      System.out.format("\tState: %s\n", trainingPipelineResponse.getState());
      System.out.format("\tCreate Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\tStart Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getStartTime());
      System.out.format("\tEnd Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getEndTime());
      System.out.format("\tUpdate Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\tLabels: %s\n", trainingPipelineResponse.getLabelsMap());
      InputDataConfig inputDataConfig = trainingPipelineResponse.getInputDataConfig();

      System.out.println("\tInput Data Config");
      System.out.format("\t\tDataset Id: %s\n", inputDataConfig.getDatasetId());
      System.out.format("\t\tAnnotations Filter: %s\n", inputDataConfig.getAnnotationsFilter());
      FractionSplit fractionSplit = inputDataConfig.getFractionSplit();

      System.out.println("\t\tFraction Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Fraction: %s\n", fractionSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("\t\t\tValidation Fraction: %s\n", fractionSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("\t\t\tTest Fraction: %s\n", fractionSplit.getTestFraction());
      FilterSplit filterSplit = inputDataConfig.getFilterSplit();

      System.out.println("\t\tFilter Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Filter: %s\n", filterSplit.getTrainingFilter());
      System.out.format("\t\t\tValidation Filter: %s\n", filterSplit.getValidationFilter());
      System.out.format("\t\t\tTest Filter: %s\n", filterSplit.getTestFilter());
      PredefinedSplit predefinedSplit = inputDataConfig.getPredefinedSplit();

      System.out.println("\t\tPredefined Split");
      System.out.format("\t\t\tKey: %s\n", predefinedSplit.getKey());
      TimestampSplit timestampSplit = inputDataConfig.getTimestampSplit();

      System.out.println("\t\tTimestamp Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Fraction: %s\n", timestampSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("\t\t\tTest Fraction: %s\n", timestampSplit.getTestFraction());
      System.out.format("\t\t\tValidation Fraction: %s\n", timestampSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("\t\t\tKey: %s\n", timestampSplit.getKey());
      Model modelResponse = trainingPipelineResponse.getModelToUpload();

      System.out.println("\t\tModel to upload");
      System.out.format("\t\tName: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("\t\tDisplay Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("\t\tDescription: %s\n", modelResponse.getDescription());
      System.out.format("\t\tMetadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("\t\tMeta Data: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("\t\tTraining Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("\t\tArtifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList().toString());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList().toString());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList().toString());
      System.out.format("\t\tCreate Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\t\tUpdate Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\t\tLabels: %s\n", modelResponse.getLabelsMap());
      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();

      System.out.println("\tPredict Schemata");
      System.out.format("\t\tInstance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tParameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tPrediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (Model.ExportFormat supportedExportFormat :
          modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("\tSupported Export Format");
        System.out.format("\t\tId: %s\n", supportedExportFormat.getId());
      }
      ModelContainerSpec containerSpec = modelResponse.getContainerSpec();

      System.out.println("\tContainer Spec");
      System.out.format("\t\tImage Uri: %s\n", containerSpec.getImageUri());
      System.out.format("\t\tCommand: %s\n", containerSpec.getCommandList());
      System.out.format("\t\tArgs: %s\n", containerSpec.getArgsList());
      System.out.format("\t\tPredict Route: %s\n", containerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("\t\tHealth Route: %s\n", containerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : containerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("\t\tEnv");
        System.out.format("\t\t\tName: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("\t\t\tValue: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : containerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("\t\tPort");
        System.out.format("\t\t\tContainer Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("\tDeployed Model");
        System.out.format("\t\tEndpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("\t\tDeployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }

      Status status = trainingPipelineResponse.getError();
      System.out.println("\tError");
      System.out.format("\t\tCode: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("\t\tMessage: %s\n", status.getMessage());
    }
  }
}

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. 

from google.cloud import aiplatform


def get_training_pipeline_sample(
    project: str,
    training_pipeline_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # 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.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.training_pipeline_path(
        project=project, location=location, training_pipeline=training_pipeline_id
    )
    response = client.get_training_pipeline(name=name)
    print("response:", response)

Ottieni informazioni sul modello

Al termine della creazione della pipeline di addestramento, puoi utilizzare il nome visualizzato del modello per ottenere informazioni più dettagliate sul modello.

REST

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

  • LOCATION: regione in cui si trova il modello. Ad esempio, us-central1
  • PROJECT: il tuo ID progetto.
  • MODEL_DISPLAYNAME: il nome visualizzato del modello che hai specificato durante la creazione di un job di trainingPipeline.
  • PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL: 

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Esegui questo comando: 

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME
"

PowerShell

Esegui questo comando: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME
" | Select-Object -Expand Content

Dovresti vedere un output simile al seguente per un modello AutoML Edge addestrato. Il seguente output di esempio è per un modello AutoML Edge di immagini:

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. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model.ExportFormat;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import java.io.IOException;

public class GetModelSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    getModelSample(project, modelId);
  }

  static void getModelSample(String project, String modelId) throws IOException {
    ModelServiceSettings modelServiceSettings =
        ModelServiceSettings.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 (ModelServiceClient modelServiceClient = ModelServiceClient.create(modelServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      ModelName modelName = ModelName.of(project, location, modelId);

      Model modelResponse = modelServiceClient.getModel(modelName);
      System.out.println("Get Model response");
      System.out.format("\tName: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("\tDisplay Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("\tDescription: %s\n", modelResponse.getDescription());

      System.out.format("\tMetadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("\tMetadata: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("\tTraining Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("\tArtifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());

      System.out.format(
          "\tSupported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList());
      System.out.format(
          "\tSupported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList());
      System.out.format(
          "\tSupported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList());

      System.out.format("\tCreate Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\tUpdate Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\tLabels: %s\n", modelResponse.getLabelsMap());

      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();
      System.out.println("\tPredict Schemata");
      System.out.format("\t\tInstance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tParameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tPrediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (ExportFormat exportFormat : modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("\tSupported Export Format");
        System.out.format("\t\tId: %s\n", exportFormat.getId());
      }

      ModelContainerSpec containerSpec = modelResponse.getContainerSpec();
      System.out.println("\tContainer Spec");
      System.out.format("\t\tImage Uri: %s\n", containerSpec.getImageUri());
      System.out.format("\t\tCommand: %s\n", containerSpec.getCommandList());
      System.out.format("\t\tArgs: %s\n", containerSpec.getArgsList());
      System.out.format("\t\tPredict Route: %s\n", containerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("\t\tHealth Route: %s\n", containerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : containerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("\t\tEnv");
        System.out.format("\t\t\tName: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("\t\t\tValue: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : containerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("\t\tPort");
        System.out.format("\t\t\tContainer Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("\tDeployed Model");
        System.out.format("\t\tEndpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("\t\tDeployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }
    }
  }
}

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. 

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

// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

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

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

// Instantiates a client
const modelServiceClient = new ModelServiceClient(clientOptions);

async function getModel() {
  // Configure the parent resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}`;
  const request = {
    name,
  };
  // Get and print out a list of all the endpoints for this resource
  const [response] = await modelServiceClient.getModel(request);

  console.log('Get model response');
  console.log(`\tName : ${response.name}`);
  console.log(`\tDisplayName : ${response.displayName}`);
  console.log(`\tDescription : ${response.description}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${response.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(response.metadata)}`);
  console.log(`\tTraining pipeline : ${response.trainingPipeline}`);
  console.log(`\tArtifact uri : ${response.artifactUri}`);
  console.log(
    `\tSupported deployment resource types : \
      ${response.supportedDeploymentResourceTypes}`
  );
  console.log(
    `\tSupported input storage formats : \
      ${response.supportedInputStorageFormats}`
  );
  console.log(
    `\tSupported output storage formats : \
      ${response.supportedOutputStoragFormats}`
  );
  console.log(`\tCreate time : ${JSON.stringify(response.createTime)}`);
  console.log(`\tUpdate time : ${JSON.stringify(response.updateTime)}`);
  console.log(`\tLabels : ${JSON.stringify(response.labels)}`);

  const predictSchemata = response.predictSchemata;
  console.log('\tPredict schemata');
  console.log(`\tInstance schema uri : ${predictSchemata.instanceSchemaUri}`);
  console.log(
    `\tParameters schema uri : ${predictSchemata.prametersSchemaUri}`
  );
  console.log(
    `\tPrediction schema uri : ${predictSchemata.predictionSchemaUri}`
  );

  const [supportedExportFormats] = response.supportedExportFormats;
  console.log('\tSupported export formats');
  console.log(`\t${supportedExportFormats}`);

  const containerSpec = response.containerSpec;
  console.log('\tContainer Spec');
  if (!containerSpec) {
    console.log(`\t\t${JSON.stringify(containerSpec)}`);
    console.log('\t\tImage uri : {}');
    console.log('\t\tCommand : {}');
    console.log('\t\tArgs : {}');
    console.log('\t\tPredict route : {}');
    console.log('\t\tHealth route : {}');
    console.log('\t\tEnv');
    console.log('\t\t\t{}');
    console.log('\t\tPort');
    console.log('\t\t{}');
  } else {
    console.log(`\t\t${JSON.stringify(containerSpec)}`);
    console.log(`\t\tImage uri : ${containerSpec.imageUri}`);
    console.log(`\t\tCommand : ${containerSpec.command}`);
    console.log(`\t\tArgs : ${containerSpec.args}`);
    console.log(`\t\tPredict route : ${containerSpec.predictRoute}`);
    console.log(`\t\tHealth route : ${containerSpec.healthRoute}`);
    const env = containerSpec.env;
    console.log('\t\tEnv');
    console.log(`\t\t\t${JSON.stringify(env)}`);
    const ports = containerSpec.ports;
    console.log('\t\tPort');
    console.log(`\t\t\t${JSON.stringify(ports)}`);
  }

  const [deployedModels] = response.deployedModels;
  console.log('\tDeployed models');
  console.log('\t\t', deployedModels);
}
getModel();

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. 

def get_model_sample(project: str, location: str, model_name: str):

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

    model = aiplatform.Model(model_name=model_name)

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

Passaggi successivi