Setelah model klasifikasi teks AutoML Anda selesai pelatihan, gunakan konsol Vertex AI untuk membuat endpoint, lalu deploy model Anda ke endpoint tersebut. Setelah model di-deploy ke endpoint, kirim dokumen ke model untuk prediksi label.
Tutorial ini meliputi beberapa halaman:
Men-deploy model ke endpoint dan mengirim prediksi.
Setiap halaman mengasumsikan bahwa Anda telah menjalankan petunjuk dari halaman sebelumnya dalam tutorial ini.
Men-deploy model ke endpoint
Akses model Anda yang telah dilatih, lalu deploy model tersebut ke endpoint baru dari halaman Model Registry.
Di konsol Google Cloud, buka halaman Model Registry.
Untuk Region, pilih us-central1 (Iowa).
Klik nama dan nomor versi model AutoML terlatih untuk melihat detail tentang model Anda.
Misalnya, di tab Evaluate, Anda dapat melihat metrik performa model Anda.
Pilih tab Deploy & test untuk membuat endpoint.
Klik Deploy to endpoint.
Di jendela Deploy to endpoint, selesaikan langkah-langkah berikut:
Pilih Create new endpoint, lalu masukkan nama endpoint seperti
hello_automl_text.Terima Traffic split sebesar 100%, lalu klik Deploy.
Perlu waktu beberapa menit untuk membuat endpoint dan men-deploy model AutoML ke endpoint baru.
Mengirim prediksi ke model
Setelah endpoint dibuat, Anda dapat mengirim prediksi teks dari konsol Vertex AI.
Di konsol Google Cloud, buka halaman Model Registry.
Untuk Region, pilih us-central1 (Iowa).
Klik model AutoML Anda yang telah dilatih.
Pilih tab Deploy & test
Di bagian Test your model, masukkan teks untuk prediksi.
Klik Prediction untuk melihat prediksi label dan skor keyakinan model.
Langkah selanjutnya
- Untuk membersihkan resource yang telah Anda buat, ikuti halaman terakhir tutorial