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.
Pages du tutoriel
Ce tutoriel comporte plusieurs pages :
- Configurer votre projet et votre environnement
- Entraîner un modèle de classification d'images personnalisé
- Effectuer des prédictions à partir d'un modèle de classification d'images personnalisé
- Nettoyer votre projet
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 :