Addestra un modello AutoML Edge utilizzando la console Google Cloud

Puoi creare un modello AutoML Edge (esportabile) direttamente nella UI per alcuni tipi di dati oppure avviando un job della pipeline di addestramento in modo programmatico. Per creare il modello, utilizzi 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 valutare le prestazioni del modello. Rivedi 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 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 quello da 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. Solo modelli di classificazione (facoltativo): nella sezione Spiegabilità, seleziona Genera bitmap spiegabili per ogni immagine nel set di test per abilitare Vertex Explainable AI. Scegli le impostazioni di visualizzazione e fai clic su Continua.

      A questa funzionalità sono associati dei costi. Consulta la pagina dei prezzi per ulteriori informazioni.

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

    7. Fai clic su Continua.

    8. Nella finestra Compute e prezzi, inserisci il numero massimo di ore per cui vuoi eseguire l'addestramento del modello.

      Questa impostazione ti aiuta a porre un limite ai costi dell'addestramento. Il tempo effettivo trascorso può essere più lungo di questo valore perché la creazione di un nuovo modello prevede altre operazioni.

    9. Se vuoi interrompere l'addestramento quando il modello non migliora più, 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 più adatto alle tue esigenze. Puoi ottimizzare l'accuratezza, la latenza o entrambe le cose.

    5. Fai clic su Continua.

      Diversi minuti dopo l'inizio dell'addestramento, puoi controllare la stima dell'ora del nodo di addestramento dalle informazioni sulle proprietà del modello. Se annulli l'addestramento, non viene addebitato alcun costo sul prodotto corrente.

  6. Fai clic su Inizia addestramento.

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

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