Addestramento di un modello AutoML Edge mediante la console Google Cloud

Puoi creare un modello AutoML Edge (esportabile) direttamente nell'interfaccia utente per determinati tipi di dati o avviando un job della pipeline di addestramento programmaticamente. Questo modello viene creato utilizzando un set di dati preparato. Crea questo set di dati nella console Google Cloud o utilizzando l'API. L'API Vertex AI utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutarne le prestazioni. Esamina i risultati delle valutazioni, modifica il set di dati di addestramento come necessario e crea un nuovo job di addestramento utilizzando il set di dati migliorato.

I job di addestramento possono richiedere diverse ore. La pagina Vertex AI della console Google Cloud mostra lo stato dell'addestramento.

Addestramento di un modello AutoML Edge

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Set di dati.

    Vai alla pagina Set di dati

  2. Fai clic sul nome del set di dati che vuoi utilizzare per addestrare il modello per aprire la relativa pagina dei dettagli.

  3. Se il tipo di dati utilizza set di annotazioni, seleziona il set di annotazioni da utilizzare per questo modello.

  4. Fai clic su Addestra nuovo modello.

  5. Nella pagina Addestra nuovo modello, completa i seguenti passaggi per il tipo di dati:

    Immagine

    1. Seleziona AutoML Edge per il metodo di addestramento e fai clic su Continua.

    2. Inserisci il nome visualizzato per il nuovo modello.

    3. Se vuoi impostare manualmente la suddivisione dei dati di addestramento, espandi Opzioni avanzate e seleziona un'opzione di suddivisione dei dati. Scopri di più.

    4. Fai clic su Continua.

    5. Solo modelli di classificazione (facoltativo): nella sezione Interpretabilità, seleziona Genera bitmap "spiegabili" per ogni immagine del set di test per attivare Vertex Explainable AI. Scegli le impostazioni di visualizzazione e fai clic su Continua.

      Questa funzionalità ha costi associati. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Prezzi.

    6. Seleziona l'obiettivo di ottimizzazione più adatto alle tue esigenze. Puoi ottimizzare per accuratezza, latenza o entrambe.

    7. Fai clic su Continua.

    8. Nella finestra Compute e prezzi, inserisci il numero massimo di ore per cui vuoi addestrare il modello.

      Questa impostazione ti consente di limitare i costi di addestramento. Il tempo reale trascorso può essere superiore a questo valore, perché sono coinvolte altre operazioni per la creazione di un nuovo modello.

    9. Se vuoi interrompere l'addestramento quando il modello non migliora più, seleziona Abilita l'interruzione anticipata.

    Video

    1. Inserisci il nome visualizzato per il nuovo modello.

    2. Fai clic su Continua.

    3. Seleziona AutoML Edge per il metodo di addestramento e fai clic su Continua.

    4. Seleziona l'obiettivo di ottimizzazione più adatto alle tue esigenze. Puoi ottimizzare per accuratezza, latenza o entrambe.

    5. Fai clic su Continua.

      Alcuni minuti dopo l'inizio dell'addestramento, puoi controllare la stima ora nodo di addestramento dalle informazioni sulle proprietà del modello. Se annulli la formazione, non ti verrà addebitato alcun costo per il prodotto attuale.

  6. Fai clic su Inizia addestramento.

    L'addestramento del modello può richiedere molte ore, a seconda del budget di addestramento (solo immagini) e delle dimensioni e della complessità dei dati. Puoi chiudere questa scheda e tornarci in un secondo momento. Riceverai un'email al termine dell'addestramento del tuo modello.

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