Utilisez la console Google Cloud pour entraîner un modèle de classification d'images AutoML. Une fois votre ensemble de données créé et les données importées, utilisez la console pour vérifier les images d'entraînement et commencer l'entraînement du modèle.
Ce tutoriel comporte plusieurs pages :
Créer un ensemble de données de classification d'images et importer des images.
Entraîner un modèle de classification d'images AutoML
Déployer un modèle sur un point de terminaison et envoyer une prédiction.
Chaque page suppose que vous avez déjà effectué les instructions des pages précédentes du tutoriel.
1. Vérifier les images importées
Après l'importation de l'ensemble de données, vous accédez à l'onglet "Parcourir". Vous pouvez également accéder à cet onglet en sélectionnant "Ensembles de données" dans le menu latéral, puis en sélectionnant l'ensemble d'annotation (ensemble d'annotations d'images à étiquette unique) associé à votre nouvel ensemble de données.
Accéder à la page Ensembles de données
2. Démarrer l'entraînement du modèle AutoML
Dans l'onglet "Parcourir", vous pouvez sélectionner Entraîner un nouveau modèle pour commencer l'entraînement. Vous pouvez également démarrer l'entraînement en sélectionnant "Modèles" dans le menu latéral, puis en sélectionnant Créer.
Sélectionnez Créer pour ouvrir la fenêtre Entraîner le nouveau modèle.
Dans la première section "Choose training method" (Sélectionner une méthode d'entraînement), choisissez l'ensemble de données cible et l'ensemble d'annotations si ceux-ci ne sont pas sélectionnés automatiquement. Assurez-vous que la case d'option
AutoML est sélectionnée, puis sélectionnez Continuer.Dans la section suivante "Définir votre modèle", renseignez le champ "Nom du modèle" (facultatif), puis cliquez sur Continuer.
Dans la dernière section "Calcul et tarification", spécifiez un budget nœud-heure de 8 nœuds-heure, puis sélectionnez Démarrer l'entraînement.
L'entraînement prend plusieurs heures. Vous recevrez un e-mail de notification une fois l'entraînement du modèle terminé.
Étape suivante
Suivez la page suivante de ce tutoriel pour déployer votre modèle AutoML entraîné sur un point de terminaison et envoyer une image au modèle pour la prédiction.