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Ce tutoriel passe en revue les diverses étapes à suivre pour entraîner et obtenir des prédictions à partir de votre modèle de classification d'images dans la console Google Cloud.
Ce tutoriel fait partie du tutoriel "Entraînement personnalisé Hello", qui explique comment utiliser Vertex AI pour entraîner un modèle de classification d'images et diffuser des prédictions à l'aide de ce modèle. Dans ce tutoriel, vous utilisez l'entraînement personnalisé de Vertex AI pour exécuter une application d'entraînement TensorFlow Keras dans l'un des environnements de conteneur prédéfinis de Vertex AI. Ce job d'entraînement personnalisé entraîne un modèle de machine learning (ML) afin de classer des images de fleurs en fonction de leur type. Une fois le modèle de ML entraîné, le tutoriel vous montre comment créer un point de terminaison et diffuser les prédictions à partir de ce point de terminaison vers une application Web.
Pour suivre ce tutoriel, vous pouvez suivre les instructions des pages suivantes ou utiliser le tutoriel intégré à la console, qui est un tutoriel similaire, mais proposé directement dans la console Google Cloud.
Tutoriel dans la console
Dans ce tutoriel, vous allez apprendre à créer un modèle de classification d'images multi-étiquette à l'aide de la technologie AutoML de Google. Ce tutoriel est disponible dans la console Google Cloud.
Pour obtenir des instructions détaillées sur cette tâche directement dans la console Google Cloud, cliquez sur Visite guidée :
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Dernière mise à jour le 2024/11/21 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2024/11/21 (UTC)."],[],[],null,["# Hello image data\n\nThis tutorial walks you through the required steps to train and get predictions\nfrom your image classification model in the Google Cloud console.\n\nThis tutorial is part of the \"Hello custom training\" tutorial, which walks you\nthrough using Vertex AI to train an image classification model and\nserve predictions using the model. In this tutorial, you use\nVertex AI's *custom training* feature to run a TensorFlow Keras\ntraining application in one of Vertex AI's prebuilt container\nenvironments. This custom training job trains a machine learning (ML) model to\nclassify images of flowers by their type. After you train the ML model, the\ntutorial shows you how to create an endpoint and serve predictions from that\nendpoint to a web app.\n\nTutorial pages\n--------------\n\nThis tutorial has several pages:\n\n1. [Setting up your project and environment](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-custom).\n2. [Training a custom image classification model](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-custom/training).\n3. [Serving predictions from a custom image classification mode](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-custom/serving).\n4. [Cleaning up your project](/vertex-ai/docs/tutorials/image-classification-custom/cleanup).\n\nTo complete this tutorial, you can either follow the instructions in the\nfollowing pages or use the in-console walkthrough tutorial, which is a similar\ntutorial in the Google Cloud console.\n\nIn-console walkthrough tutorial\n-------------------------------\n\nIn this tutorial, you'll learn how to build a multi-label image classification\nmodel using Google's AutoML technology. This tutorial is available in the\nGoogle Cloud console.\n\n*** ** * ** ***\n\nTo follow step-by-step guidance for this task directly in the\nGoogle Cloud console, click **Guide me**:\n\n[Guide me](https://console.cloud.google.com/freetrial?redirectPath=/?walkthrough_id=vertex_image_classification_part1)\n\n*** ** * ** ***"]]
