Mit der Google Cloud Console ein AutoML-Bildklassifizierungsmodell trainieren Nachdem Ihr Dataset erstellt und Daten importiert wurden, prüfen Sie die Trainingsbilder in der Cloud Console und beginnen Sie mit dem Modelltraining.
Diese Anleitung umfasst mehrere Seiten:
Dataset zur Bildklassifizierung erstellen und Bilder importieren
AutoML-Bildklassifizierungsmodell trainieren.
Modell auf einem Endpunkt bereitstellen und eine Vorhersage senden.
Auf jeder Seite wird davon ausgegangen, dass Sie die Anleitung auf den vorherigen Seiten des Leitfadens bereits ausgeführt haben.
1. Importierte Bilder prüfen
Nach dem Import des Datasets wird der Durchsuchen-Tab angezeigt. Sie können auf diesen Tab auch zugreifen, indem Sie im seitlichen Menü Datasets auswählen und anschließend den Annotationssatz (Satz von Bildannotationen mit einem einzelnen Label) auswählen, der dem neuen Dataset zugeordnet ist.
2. AutoML-Modelltraining starten
Wählen Sie auf dem Durchsuchen-Tab die Option Neues Modell trainieren aus, um mit dem Training zu beginnen. Sie können das Training auch beginnen, indem Sie im seitlichen Menü „Modelle” und dann Erstellen auswählen.
Wählen Sie Erstellen aus, um das Fenster „Neues Modell trainieren” zu öffnen.
Wählen Sie im ersten Abschnitt „Trainingsmethode auswählen” das Ziel-Dataset und den Annotationssatz aus, wenn sie nicht automatisch ausgewählt wurden. Achten Sie darauf, dass das Optionsfeld
AutoML ausgewählt ist, und klicken Sie dann auf Weiter.Füllem Sie im folgenden Abschnitt „Modell definieren” das Feld „Modellname” aus (optional) und wählen Sie dann Weiter aus.
Geben Sie im abschließenden Abschnitt „Computing und Preise” ein Knotenstundenbudget von 8 Knotenstunden an und wählen Sie Training starten aus.
Das Training dauert mehrere Stunden. Wenn das Modelltraining beendet ist, erhalten Sie eine Benachrichtigungs-E-Mail.
Nächste Schritte
Folgen Sie der nächsten Seite dieser Anleitung, um Ihr trainiertes AutoML-Modell für einen Endpunkt bereitzustellen und ein Bild zur Vorhersage an das Modell zu senden.