Hello 文字資料：建立文字分類資料集並匯入文件

自 2024 年 9 月 15 日起，如要自訂分類、實體擷取和情緒分析目標，只能改用 Vertex AI Gemini 提示和微調功能。您將無法再訓練或更新 Vertex AI AutoML 的模型，以達成文字分類、實體擷取和情緒分析目標。您可以在 2025 年 6 月 15 日前，繼續使用現有的 Vertex AI AutoML Text 模型。如要比較 AutoML 文字和 Gemini，請參閱「適用於 AutoML 文字使用者的 Gemini」。如要進一步瞭解 Gemini 如何透過改良的提示功能提升使用者體驗，請參閱「微調簡介」。如要開始微調，請參閱「Gemini 文字模型微調

如要瞭解詳情，請在下列其中一個環境中執行「建立、訓練及部署 AutoML 文字分類模型」筆記本：

在 Colab 中開啟 | 在 Colab Enterprise 中開啟 | 在 Vertex AI Workbench 中開啟 | 在 GitHub 上查看

使用 Vertex AI 控制台建立文字分類資料集。建立資料集後，請使用複製到 Cloud Storage 值區的 CSV 檔案，將這些文件匯入資料集。

本教學課程包含多個頁面：

1. 設定專案和環境。

2. 建立文字分類資料集。

3. 訓練 AutoML 文字分類模型。

4. 將模型部署至端點並傳送預測。

5. 清除專案所用資源。

各頁面都假設您已按照本教學課程先前頁面的指示操作。

1. 前往 Vertex AI 控制台。

2. 在「開始使用 Vertex AI」頁面中，按一下「建立資料集」。

3. 指定資料集的詳細資料。

   1. 為這個資料集指定名稱，例如 text_classification_tutorial。

   2. 在「選取資料類型和目標」部分，點選「文字」，然後選取「文字分類 (單一標籤)」。

   3. 在「Region」(區域) 中，選取「us-central1」。

      本教學課程使用 us-central1，但 Vertex AI 支援其他區域，例如 europe-west4。

   4. 按一下「建立」即可建立空白資料集，然後匯入文件。

4. 在匯入頁面中，選取「從 Cloud Storage 選取匯入檔案」，並指定 CSV 檔案的 Cloud Storage 位置。提示：按一下「瀏覽」，在「選取物件」對話方塊中選取 happiness.csv 檔案，然後按一下「選取」。

   在本教學課程中，CSV 檔案位於： gs://${BUCKET}/text/happiness.csv。本教學課程的值區與資料集位於同一區域，但您可以指定任何區域值區中的檔案。

5. 保留「預設」資料分割。

   Vertex AI 會自動將文件指派給訓練集、驗證集和測試集。詳情請參閱「AutoML 模型資料分割作業簡介」。

6. 按一下「繼續」開始匯入。

   匯入程序需要幾分鐘的時間。匯入完成後，您可以在資料集的「Browse」(瀏覽) 分頁中，瀏覽所有匯入的文件和相關聯的標籤。

後續步驟

請按照本教學課程的下一頁操作，開始執行 AutoML 模型訓練工作。