Hello テキストデータ: エンドポイントにモデルをデプロイして予測を送信する

AutoML テキスト分類モデルのトレーニングが完了したら、Vertex AI コンソールを使用してエンドポイントを作成し、モデルをエンドポイントにデプロイします。モデルをエンドポイントにデプロイしたら、ラベルの予測のためにドキュメントをモデルに送信します。

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。

エンドポイントにモデルをデプロイする

[モデルレジストリ] ページから、新しいエンドポイントにデプロイするトレーニング済みモデルにアクセスします。

Google Cloud コンソールの [Model Registry] ページに移動します。

[Model Registry] ページに移動
[リージョン] で [us-central1 (アイオワ)] を選択します。
トレーニング済みの AutoML モデルの名前とバージョン番号をクリックして、モデルの詳細を表示します。

たとえば、[評価] タブでは、モデルのパフォーマンス指標を確認できます。
[デプロイとテスト] タブを選択して、エンドポイントを作成します。
[エンドポイントへのデプロイ] をクリックします。
[エンドポイントへのデプロイ] ウィンドウで、次の手順を行います。
1. [新しいエンドポイントを作成する] を選択し、エンドポイントの名前（hello_automl_text など）を入力します。
2. [トラフィック分割] を 100% にして [デプロイ] をクリックします。

エンドポイントを作成し AutoML モデルを新しいエンドポイントにデプロイするのに数分かかります。

エンドポイントが作成されたら、Vertex AI コンソールからテキスト予測を送信できます。