Dados de texto do Hello: implante o modelo em um endpoint e envie uma predição

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

Depois que o treinamento do modelo de classificação de texto do AutoML for concluído, use o console da Vertex AI para criar um endpoint e implantar seu modelo no endpoint. Depois que o modelo for implantado no endpoint, envie um documento para o modelo para a predição de rótulos.

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.

Implante o modelo em um endpoint

Acesse seu modelo treinado para implantá-lo em um novo endpoint na página Registro do modelo.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..

   Acessar a página "Modelo de registro"

2. Em Região, selecione us-central1 (Iowa).

3. Clique no nome e no número da versão do modelo treinado do AutoML para visualizar os detalhes do seu modelo.

   Por exemplo, na guia Avaliar, é possível visualizar as métricas de desempenho do modelo.

4. Selecione a guia Implantar e testar para criar um endpoint.

5. Clique em Implantar no endpoint.

6. Na janela Implantar no endpoint, conclua as etapas a seguir:

   1. Escolha Criar novo endpoint e insira um nome para o endpoint, como hello_automl_text.

   2. Aceite a Divisão de tráfego de 100% e clique em Implantar.

Leva alguns minutos para criar o endpoint e implantar o modelo do AutoML no novo endpoint.

Enviar uma previsão para seu modelo

Depois que o endpoint é criado, é possível enviar previsões em texto a partir do console da Vertex AI.

1. No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..

   Acessar a página "Modelo de registro"

2. Em Região, selecione us-central1 (Iowa).

3. Clique no modelo treinado do AutoML.

4. Selecione a guia Implantar e testar.

5. Na seção Teste seu modelo, digite o texto da previsão.

6. Clique em Prever para ver o rótulo previsto pelo modelo e a pontuação de confiança.

A seguir

• Para limpar os recursos criados, siga a última página do tutorial.