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. Crei questo modello utilizzando un modello del set di dati. Crea questo set di dati nella console Google Cloud oppure utilizzando l'API. L'API Vertex AI utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutarne le prestazioni. Rivedi i risultati delle valutazioni, regola il set di dati di addestramento in base alle esigenze e creare un nuovo job di addestramento utilizzando il set di dati migliorato.

Il completamento dei job di addestramento può richiedere diverse ore. 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 che ti interessa da usare per questo modello.

  4. Fai clic su Addestra nuovo modello.

  5. Nella pagina Addestra nuovo modello, completa la i seguenti passaggi per il tuo 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 Avanzato opzioni 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 video esplicativi bitmap 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 Prezzi per ulteriori informazioni.

    6. Seleziona l'obiettivo di ottimizzazione più adatto alle tue esigenze. Puoi eseguire l'ottimizzazione in base all'accuratezza, alla latenza o a entrambe.

    7. Fai clic su Continua.

    8. Nella finestra Compute e prezzi, inserisci il numero massimo di ore per l'addestramento del 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 nella 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. Tu ottimizzare l'accuratezza, la latenza o entrambe le cose.

    5. Fai clic su Continua.

      Alcuni minuti dopo l'inizio dell'addestramento, puoi controllare la stima delle ore 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 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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