Introduzione all'addestramento personalizzato: generazione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato

Questa pagina illustra la procedura per pubblicare le previsioni del modello di classificazione delle immagini e visualizzarle in un'app web.

Questo tutorial è composto da diverse pagine:

  1. Configurare il progetto e l'ambiente.

  2. Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

  3. Esecuzione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato.

  4. Pulizia del progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni riportate nelle pagine precedenti del tutorial.

Il resto di questo documento presuppone che tu stia utilizzando lo stesso ambiente Cloud Shell creato seguendo la prima pagina di questo tutorial. Se la sessione Cloud Shell originale non è più aperta, puoi tornare all'ambiente nel seguente modo:

  1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

    Activate Cloud Shell

  2. Nella sessione Cloud Shell, esegui questo comando:

    cd hello-custom-sample

Creazione di un endpoint

Per ottenere previsioni online dal modello ML che hai addestrato seguendo la pagina precedente di questo tutorial, crea un endpoint Vertex AI. Gli endpoint forniscono previsioni online da uno o più modelli.

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Modelli.

    Vai a Modelli

  2. Individua la riga del modello che hai addestrato nel passaggio precedente di questo tutorial, hello_custom, e fai clic sul suo nome per aprire la pagina dei dettagli del modello.

  3. Nella scheda Deployment e test, fai clic su Deployment su endpoint per aprire il riquadro Deployment su endpoint.

  4. Nel passaggio Definisci l'endpoint, aggiungi alcune informazioni di base per l'endpoint:

    1. Seleziona Crea nuovo endpoint.

    2. Nel campo Nome endpoint, inserisci hello_custom.

    3. Nella sezione Impostazioni modello, assicurati di vedere il nome del tuo modello, chiamato anche hello_custom. Specifica le seguenti impostazioni del modello:

      1. Nel campo Suddivisione traffico, inserisci 100. Vertex AI supporta la suddivisione del traffico per un endpoint in più modelli, ma questo tutorial non utilizza questa funzionalità.

      2. Nel campo Numero minimo di nodi di calcolo, inserisci 1.

      3. Nell'elenco a discesa Tipo di macchina, seleziona n1-standard-2 dalla sezione Standard.

      4. Fai clic su Fine.

    4. Nella sezione Logging, assicurati che entrambi i tipi di logging delle previsioni siano abilitati.

    Fai clic su Continua.

  5. Nel passaggio Dettagli endpoint, verifica che l'endpoint verrà disegnato su us-central1 (Iowa).

    Non selezionare la casella di controllo Usa una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK). Questo tutorial non utilizza CMEK.

  6. Fai clic su Esegui il deployment per creare l'endpoint e eseguire il deployment del modello nell'endpoint.

Dopo alcuni minuti, accanto al nuovo endpoint nella tabella Endpoint viene visualizzato . Allo stesso tempo, riceverai anche un'email che ti informa che hai creato e di cui hai eseguito il deployment nell'endpoint.

Esegui il deployment di una funzione Cloud Run

Puoi ottenere le previsioni dall'endpoint Vertex AI appena creato inviando richieste all'interfaccia REST dell'API Vertex AI. Tuttavia, solo i gestori con l'aiplatform.endpoints.predict autorizzazione possono inviare richieste di previsione online. Non puoi rendere pubblico l'endpoint in modo che chiunque possa inviare richieste, ad esempio tramite un'app web.

In questa sezione, esegui il deployment del codice nelle funzioni Cloud Run per gestire le richieste non autenticate. Il codice di esempio che hai scaricato quando hai letto la prima pagina di questo tutorial contiene il codice per questa funzione Cloud Run nella directory function/. Se vuoi, esegui il seguente comando per esplorare il codice della funzione Cloud Run:

less function/main.py

Il deployment della funzione ha le seguenti finalità:

  • Puoi configurare una funzione Cloud Run per ricevere richieste non autenticate. Inoltre, le funzioni vengono eseguite utilizzando un account di servizio con il ruolo Editor per impostazione predefinita, che include l'autorizzazione aiplatform.endpoints.predict necessaria per ricevere le previsioni dall'endpoint Vertex AI.

  • Questa funzione esegue anche una preelaborazione utile delle richieste. L'endpoint Vertex AI prevede che le richieste di previsione abbiano il formato del primo livello del grafico TensorFlow Keras addestrato: un tensore di valori float normalizzati con dimensioni fisse. La funzione prende l'URL di un'immagine come input e pre-elabora l'immagine in questo formato prima di richiedere una previsione dall'endpoint Vertex AI.

Per eseguire il deployment della funzione Cloud Run:

  1. Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Endpoint.

    Vai a Endpoints

  2. Trova la riga dell'endpoint che hai creato nella sezione precedente, hello_custom. In questa riga, fai clic su Richiesta di esempio per aprire il riquadro Richiesta di esempio.

  3. Nel riquadro Richiesta di esempio, individua la riga di codice shell corrispondente al seguente pattern:

    ENDPOINT_ID="ENDPOINT_ID"

    ENDPOINT_ID è un numero che identifica questo particolare endpoint.

    Copia questa riga di codice ed eseguila nella sessione Cloud Shell per impostare la variabile ENDPOINT_ID.

  4. Esegui il comando seguente nella sessione Cloud Shell per eseguire il deployment della funzione Cloud Run:

    gcloud functions deploy classify_flower \
  --region=us-central1 \
  --source=function \
  --runtime=python37 \
  --memory=2048MB \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated \
  --set-env-vars=ENDPOINT_ID=${ENDPOINT_ID}

Esegui il deployment di un'app web per inviare richieste di previsione

Infine, ospita un'app web statica su Cloud Storage per ricevere le previsioni dal tuo modello ML addestrato. L'app web invia richieste alla funzione Cloud Run, che le pre-elabora e ottiene le previsioni dall'endpoint Vertex AI.

La directory webapp del codice di esempio scaricato contiene un'app web di esempio. Nella sessione di Cloud Shell, esegui i seguenti comandi per preparare ed eseguire il deployment dell'app web:

  1. Imposta un paio di variabili shell per i comandi da utilizzare nei passaggi successivi:

    PROJECT_ID=PROJECT_ID
BUCKET_NAME=BUCKET_NAME

    Sostituisci quanto segue:

  2. Modifica l'app per fornirle l'URL di attivazione della funzione Cloud Run:

    echo "export const CLOUD_FUNCTION_URL = 'https://us-central1-${PROJECT_ID}.cloudfunctions.net/classify_flower';" \
  > webapp/function-url.js

  3. Carica la directory webapp nel bucket Cloud Storage:

    gcloud storage cp webapp gs://${BUCKET_NAME}/ --recursive

  4. Rendi pubblicamente leggibili i file dell'app web che hai appena caricato:

    gcloud storage objects update gs://${BUCKET_NAME}/webapp/** --add-acl-grant=entity=allUsers,role=READER

  5. Ora puoi andare al seguente URL per aprire l'app web e ricevere predizioni:

    https://storage.googleapis.com/BUCKET_NAME/webapp/index.html

    Apri l'app web e fai clic sull'immagine di un fiore per vedere la classificazione del tipo di fiore nel modello ML. L'app web mostra la previsione sotto forma di elenco di tipi di fiori e la probabilità che l'immagine contenga ciascun tipo di fiore.

Nello screenshot seguente, l'app web ha già ricevuto una previsione ed è in procinto di inviare un'altra richiesta di previsione.

App web con quattro immagini etichettate di fiori. Sotto sono riportate le probabilità delle etichette previste. Un'altra ha una barra di caricamento sotto.

Passaggi successivi

Segui le istruzioni riportate nell'ultima pagina del tutorial per eliminare le risorse che hai creato.

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Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato
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Pulizia del progetto