Entraîner un modèle AutoML Edge à l'aide de l'API Vertex AI

Vous créez un modèle AutoML directement dans la console Google Cloud ou en créant un pipeline d'entraînement par programmation à l'aide de l'API ou de l'une des bibliothèques clientes Vertex AI.

Ce modèle est créé à l'aide d'un ensemble de données préparé que vous avez fourni à l'aide de la console ou de l'API Vertex AI. L'API Vertex AI utilise les éléments de l'ensemble de données pour entraîner le modèle, le tester et en évaluer les performances. Passez en revue les résultats des évaluations, ajustez l'ensemble de données d'entraînement si nécessaire puis créez un pipeline d'entraînement à l'aide de l'ensemble de données amélioré.

L'entraînement d'un modèle peut prendre plusieurs heures. L'API Vertex AI vous permet d'obtenir l'état du job d'entraînement.

Créer un pipeline d'entraînement AutoML Edge

Lorsque vous disposez d'un ensemble de données contenant un ensemble représentatif d'éléments d'entraînement, vous êtes prêt à créer un pipeline d'entraînement AutoML Edge.

Sélectionnez un type de données.

Image

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre objectif :

Classification

Lors de l'entraînement, vous pouvez choisir le type de modèle AutoML Edge souhaité, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique :

  • Latence faible (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • Usage général (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • Meilleure qualité de prédiction (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre langage ou à votre environnement :

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le trainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données à utiliser pour l'entraînement.
  • fractionSplit : facultatif. Une des nombreuses options de répartition possibles en cas d'utilisation de ML pour vos données. Pour fractionSplit, les valeurs doivent être égales à 1. Par exemple :
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME* : nom à afficher pour le modèle importé (créé) par le TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION* : description du modèle.
  • modelToUpload.labels* : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODELTYPE† : type de modèle Edge à entraîner. Vous disposez des options suivantes : 
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET† : le coût réel de l'entraînement sera égal ou inférieur à cette valeur. Pour les modèles Edge, le budget doit être compris entre 1 000 et 100 000 millièmes d'heures-nœud (inclus).
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.
* La description du fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition décrit l'utilisation de ce champ.
† Le fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition déclare et décrit ce champ.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la tâche trainingPipeline à l'aide de TRAININGPIPELINE_ID.

Classification

Lors de l'entraînement, vous pouvez choisir le type de modèle AutoML Edge souhaité, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique :

  • Latence faible (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • Usage général (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • Meilleure qualité de prédiction (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre langage ou à votre environnement :

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le trainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données à utiliser pour l'entraînement.
  • fractionSplit : facultatif. Une des nombreuses options de répartition possibles en cas d'utilisation de ML pour vos données. Pour fractionSplit, les valeurs doivent être égales à 1. Par exemple :
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME* : nom à afficher pour le modèle importé (créé) par le TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION* : description du modèle.
  • modelToUpload.labels* : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODELTYPE† : type de modèle Edge à entraîner. Vous disposez des options suivantes : 
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET† : le coût réel de l'entraînement sera égal ou inférieur à cette valeur. Pour les modèles Edge, le budget doit être compris entre 1 000 et 100 000 millièmes d'heures-nœud (inclus).
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.
* La description du fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition décrit l'utilisation de ce champ.
† Le fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition déclare et décrit ce champ.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la tâche trainingPipeline à l'aide de TRAININGPIPELINE_ID.

Détection d'objets

Lors de l'entraînement, vous pouvez choisir le type de modèle AutoML Edge souhaité, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique :

  • Latence faible (MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1)
  • Usage général (MOBILE_TF_VERSATILE_1)
  • Meilleure qualité de prédiction (MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1)

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre langage ou à votre environnement :

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le trainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données à utiliser pour l'entraînement.
  • fractionSplit : facultatif. Une des nombreuses options de répartition possibles en cas d'utilisation de ML pour vos données. Pour fractionSplit, les valeurs doivent être égales à 1. Par exemple :
    • {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
  • MODEL_DISPLAYNAME* : nom à afficher pour le modèle importé (créé) par le TrainingPipeline.
  • MODEL_DESCRIPTION* : description du modèle.
  • modelToUpload.labels* : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODELTYPE† : type de modèle Edge à entraîner. Vous disposez des options suivantes : 
    • MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
    • MOBILE_TF_VERSATILE_1
    • MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
  • NODE_HOUR_BUDGET† : le coût réel de l'entraînement sera égal ou inférieur à cette valeur. Pour les modèles cloud, le budget doit être compris entre 20 000 et 900 000 milli-nœuds-heure (inclus). La valeur par défaut est de 216 000, ce qui correspond à une durée d'exécution d'une journée, en supposant que 9 nœuds sont utilisés.
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.
* La description du fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition décrit l'utilisation de ce champ.
† Le fichier de schéma que vous spécifiez dans trainingTaskDefinition déclare et décrit ce champ.

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la tâche trainingPipeline à l'aide de TRAININGPIPELINE_ID.

Vidéo

Sélectionnez l'onglet correspondant à votre objectif :

Reconnaissance des actions

Lors de l'entraînement, choisissez le type de périphérie AutoML suivant :

  • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le TrainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données d'entraînement.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION : l'objet fractionSplit est facultatif, il sert à contrôler la répartition des données. Pour en savoir plus sur le contrôle de la répartition des données, consultez la page À propos de la répartition des données pour les modèles AutoML. Exemple :
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME : nom à afficher du modèle entraîné.
  • MODEL_DESCRIPTION : description du modèle.
  • MODEL_LABELS : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE :
    • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.

Méthode HTTP et URL : 

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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"],
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la progression du trainingPipeline pour savoir quand il se termine.

Classification

Lors de l'entraînement, choisissez le type de périphérie AutoML suivant :

  • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le TrainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données d'entraînement.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION : l'objet fractionSplit est facultatif, il sert à contrôler la répartition des données. Pour en savoir plus sur le contrôle de la répartition des données, consultez la page À propos de la répartition des données pour les modèles AutoML. Exemple :
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME : nom à afficher du modèle entraîné.
  • MODEL_DESCRIPTION : description du modèle.
  • MODEL_LABELS : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE :
    • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.

Méthode HTTP et URL : 

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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"],
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la progression du trainingPipeline pour savoir quand il se termine.

Suivi des objets

Lors de l'entraînement, choisissez le type de périphérie AutoML :

  • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général
  • MOBILE_CORAL_VERSATILE_1 : meilleure qualité de prédiction pour Google Coral
  • MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1 : latence plus faible pour Google Coral
  • MOBILE_JETSON_VERSATILE_1 : meilleure qualité de prédiction pour NVIDIA Jetson
  • MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1 : latence plus faible pour NVIDIA Jetson

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région d'emplacement de l'ensemble de données et de création du modèle. Exemple : us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME : valeur obligatoire. Nom à afficher pour le TrainingPipeline.
  • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données d'entraînement.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION : l'objet fractionSplit est facultatif, il sert à contrôler la répartition des données. Pour en savoir plus sur le contrôle de la répartition des données, consultez la page À propos de la répartition des données pour les modèles AutoML. Exemple :
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME : nom à afficher du modèle entraîné.
  • MODEL_DESCRIPTION : description du modèle.
  • MODEL_LABELS : tout ensemble de paires clé/valeur pour organiser vos modèles. Exemple :
    • "env" : "prod"
    • "tier" : "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE : Choisissez l'une des options suivantes :
    • MOBILE_VERSATILE_1 : usage général
    • MOBILE_CORAL_VERSATILE_1 : meilleure qualité de prédiction pour Google Coral
    • MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1 : latence plus faible pour Google Coral
    • MOBILE_JETSON_VERSATILE_1 : meilleure qualité de prédiction pour NVIDIA Jetson
    • MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1 : latence plus faible pour NVIDIA Jetson
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.

Méthode HTTP et URL : 

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

Corps JSON de la requête : 

{
  "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"],
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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 réponse contient des informations sur les spécifications, ainsi que sur TRAININGPIPELINE_ID.

Vous pouvez obtenir l'état de la progression du trainingPipeline pour savoir quand il se termine.

Obtenir l'état de trainingPipeline

Utilisez le code suivant pour obtenir par programmation l'état de la création de trainingPipeline.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région où se trouve le TrainingPipeline.
  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • TRAININGPIPELINE_ID : ID de l'objet TrainingPipeline spécifique.
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.

Méthode HTTP et URL : 

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

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

Exécutez la commande suivante :

$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

Le champ "state" indique l'état actuel de l'opération. Un pipeline d'entraînement terminé s'affiche.

Pour une opération de création de trainingPipeline terminée, un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher :

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


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

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'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)

Obtenir des informations sur le modèle

Une fois la création du trainingPipeline terminée, vous pouvez utiliser le nom à afficher du modèle pour obtenir des informations plus détaillées.

REST

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION : région où se trouve le modèle. Par exemple, us-central1.
  • PROJECT : l'ID de votre projet.
  • MODEL_DISPLAYNAME : nom d'affichage de votre modèle que vous avez spécifié lors de la création d'une tâche trainingPipeline.
  • PROJECT_NUMBER : numéro de projet généré automatiquement pour votre projet.

Méthode HTTP et URL : 

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

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

Exécutez la commande suivante :

$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

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher pour un modèle AutoML Edge entraîné. L'exemple de résultat suivant concerne un modèle d'image AutoML Edge :

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Java décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Java.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 


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

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Node.js décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Node.js.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

/**
 * 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

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'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

Étapes suivantes