Addestra un modello AutoML Edge utilizzando la console Google Cloud

Puoi creare un modello AutoML Edge (esportabile) direttamente nella UI per determinati tipi di dati o avviando un job della pipeline di addestramento in modo programmatico. Puoi creare questo modello 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.

Il completamento dei job di addestramento può richiedere diverse ore. La pagina Vertex AI della console Google Cloud mostra lo stato dell'addestramento.

Addestramento di un modello AutoML Edge

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

    Vai alla pagina Set di dati

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

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

  4. Fai clic su Addestra nuovo modello.

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

    Immagine

    1. Seleziona AutoML Edge come 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 dati. Scopri di più.

    4. Fai clic su Continua.

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

      A questa funzionalità sono associati dei costi. Consulta la sezione Prezzi per ulteriori informazioni.

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

    7. Fai clic su Continua.

    8. Nella finestra Calcolo e prezzo, inserisci il numero massimo di ore per le quali vuoi che il modello venga addestrato.

      Questa impostazione consente di porre un limite ai costi di addestramento. Il tempo effettivo trascorso può essere più lungo di questo valore, perché nella creazione di un nuovo modello sono coinvolte altre operazioni.

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

    Video

    1. Inserisci il nome visualizzato per il nuovo modello.

    2. Fai clic su Continua.

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

    4. Seleziona l'obiettivo di ottimizzazione di più adatto alle tue esigenze. Puoi ottimizzare l'accuratezza, la 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, il prodotto corrente non verrà addebitato.

  6. Fai clic su Inizia addestramento.

    L'addestramento del modello può richiedere molte ore, a seconda del budget per l'addestramento (solo immagine) e delle dimensioni e della complessità dei dati. Puoi chiudere questa scheda e accedervi di nuovo in un secondo momento. Riceverai un'email quando il modello avrà completato l'addestramento.

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