Melatih model AutoML Edge menggunakan Konsol Google Cloud

Anda membuat model AutoML Edge (dapat diekspor) secara langsung di UI untuk jenis data tertentu, atau dengan memulai tugas pipeline pelatihan secara terprogram. Anda membuat model ini menggunakan set data yang sudah disiapkan. Buat set data ini di Konsol Google Cloud atau menggunakan API. Vertex AI API menggunakan item dari set data untuk melatih model, mengujinya, dan mengevaluasi performa model. Tinjau hasil evaluasi, sesuaikan set data pelatihan sesuai kebutuhan, dan buat tugas pelatihan baru menggunakan set data yang ditingkatkan.

Tugas pelatihan dapat memerlukan waktu beberapa jam untuk diselesaikan. Halaman Vertex AI Konsol Google Cloud menampilkan status pelatihan.

Melatih model AutoML Edge

  1. Di konsol Google Cloud, di bagian Vertex AI, buka halaman Datasets.

    Buka halaman Datasets

  2. Klik nama set data yang ingin Anda gunakan untuk melatih model agar dapat membuka halaman detailnya.

  3. Jika jenis data Anda menggunakan kumpulan anotasi, pilih kumpulan anotasi yang ingin digunakan untuk model ini.

  4. Klik Train new model.

  5. Di halaman Train new model, selesaikan langkah-langkah berikut untuk jenis data Anda:

    Gambar

    1. Pilih AutoML Edge untuk metode pelatihan, lalu klik Continue.

    2. Masukkan nama tampilan untuk model baru Anda.

    3. Jika Anda ingin menetapkan pemisahan data pelatihan secara manual, luaskan Advanced options dan pilih opsi pemisahan data. Pelajari lebih lanjut.

    4. Klik Continue.

    5. Khusus model Klasifikasi (opsional): Di bagian Explainability, pilih Generate explainable bitmaps for each image in the test set guna mengaktifkan Vertex Explainable AI. Pilih setelan visualisasi, lalu klik Continue.

      Fitur ini memiliki biaya yang terkait dengannya. Lihat Harga untuk mengetahui informasi selengkapnya.

    6. Pilih sasaran pengoptimalan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Anda dapat mengoptimalkan akurasi, latensi, atau keduanya.

    7. Klik Continue.

    8. Di jendela Compute and Pricing, masukkan jumlah jam maksimum yang Anda inginkan untuk melatih model Anda.

      Setelan ini membantu Anda membatasi biaya pelatihan. Waktu berlalu sebenarnya dapat lebih lama dari nilai ini, karena ada operasi lain yang terlibat dalam pembuatan model baru.

    9. Jika Anda ingin menghentikan pelatihan saat model tidak dapat ditingkatkan lagi, pilih Enable early stopping.

    Video

    1. Masukkan nama tampilan untuk model baru Anda.

    2. Klik Continue.

    3. Pilih AutoML Edge untuk metode pelatihan, lalu klik Continue.

    4. Pilih sasaran pengoptimalan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda. Anda dapat mengoptimalkan akurasi, latensi, atau keduanya.

    5. Klik Continue.

      Beberapa menit setelah pelatihan dimulai, Anda dapat memeriksa estimasi jam kerja node pelatihan dari informasi properti model. Jika Anda membatalkan pelatihan, produk saat ini tidak akan dikenai biaya.

  6. Klik Start Training.

    Pelatihan model dapat memerlukan waktu beberapa jam, bergantung pada anggaran pelatihan Anda (khusus gambar) serta ukuran dan kompleksitas data Anda. Anda dapat menutup tab ini dan kembali membukanya lagi di lain waktu. Anda akan menerima email saat model telah menyelesaikan pelatihan.

Langkah berikutnya