Dados de texto do Hello: criar um conjunto de dados de classificação de texto e importar documentos

A partir de 15 de setembro de 2024, só será possível personalizar a classificação, a extração de entidades, e os objetivos de análise de sentimento por meio da migração para os comandos e os ajustes do Vertex AI Gemini. O treinamento ou atualização de modelos do AutoML na Vertex AI para classificação de texto, extração de entidades e objetivos de análise de sentimento não estarão mais disponíveis. É possível continuar usando os modelos de AutoML Text na Vertex AI até 15 de junho de 2025. Para uma comparação entre o AutoML Text e o Gemini, consulte Gemini para usuários de texto do AutoML. Para mais informações sobre como o Gemini oferece uma experiência do usuário aprimorada com recursos aprimorados de comandos, consulte Introdução aos ajustes. Para começar a ajustar, consulte Ajuste de modelos de texto do Gemini

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Para saber mais, execute o notebook Jupyter "Criar, treinar e implantar um modelo de classificação de texto do AutoML" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir nos blocos gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

Use o console da AI Platform para criar um conjunto de dados de classificação de texto. Depois que seu conjunto de dados for criado, use o CSV que você copiou para o bucket do Cloud Storage para importar esses documentos para o conjunto de dados.

Este tutorial tem várias páginas:

1. Como configurar o projeto e o ambiente.

2. Como criar um conjunto de dados de classificação de texto.

3. Como treinar um modelo do AutoML de classificação de textos.

4. Implantar o modelo em um endpoint e fazer uma previsão.

5. Como limpar o projeto.

Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.

1. Acesse o console da Vertex AI.

2. Na página Primeiros passos com a Vertex AI, clique em Criar conjunto de dados.

3. Especifique detalhes sobre o conjunto de dados.

   1. Especifique um nome para esse conjunto de dados, como text_classification_tutorial.

   2. Na seção Selecionar um tipo de dados e um objetivo, clique em Texto e selecione Classificação de texto (Rótulo único).

   3. Em Região, selecione us-central1.

      Neste tutorial, usamos us-central1, mas a Vertex AI é compatível com outras regiões, como europe-west4.

   4. Clique em Criar para criar o conjunto de dados vazio e importar documentos.

4. Na página de importação, escolha Selecionar arquivos de importação do Cloud Storage e especifique o local do arquivo CSV do Cloud Storage. Dica: clique em Procurar, selecione o arquivo happiness.csv na caixa de diálogo Selecionar objeto e clique em Selecionar.

   Para este guia de início rápido, o arquivo CSV está emgs://${BUCKET}/text/happiness.csv. O bucket deste tutorial está na mesma região do conjunto de dados, mas é possível especificar arquivos em buckets de qualquer região.

5. Mantenha a divisão de dados Padrão.

   A Vertex AI atribui documentos automaticamente a conjuntos de treinamento, validação e teste. Para mais informações, consulte Sobre divisões de dados para modelos do AutoML.

6. Clique em Continuar para iniciar a importação.

   O processo de importação levará alguns minutos. Após a conclusão da importação, procure todos os documentos importados e os rótulos associados na guia Procurar do conjunto de dados.

A seguir

Siga a próxima página deste tutorial para iniciar um job de treinamento de modelo do AutoML.