Datos de texto: Implementa el modelo en un extremo y envía una predicción

A partir del 15 de septiembre de 2024, solo podrás personalizar los objetivos de clasificación, extracción de entidades y análisis de opiniones si migras a las instrucciones y los ajustes de Gemini de Vertex AI. Los modelos de entrenamiento o actualización de AutoML de Vertex AI para los objetivos de clasificación de texto, extracción de entidades y análisis de opiniones ya no estarán disponibles. Puedes seguir usando los modelos de texto de AutoML de Vertex AI existentes hasta el 15 de junio de 2025. Para obtener más información sobre cómo Gemini ofrece una experiencia del usuario mejorada a través de capacidades de creación de instrucciones mejoradas, consulta la Descripción general del ajuste de modelos para Gemini.

Para obtener más información, ejecuta el notebook de Jupyter “Crea, entrena e implementa un modelo de clasificación de texto de AutoML” en uno de los siguientes entornos:

Abrir en Colab |Abrir en Colab Enterprise |Abrir en notebooks administrados por el usuario de Vertex AI Workbench |Ver en GitHub

Una vez que finalice el entrenamiento del modelo de clasificación de texto de AutoML, usa la consola de Vertex AI para crear un extremo y, luego, implementar tu modelo en él. Después de implementar tu modelo en el extremo, envía un documento al modelo para la predicción de etiquetas.

En este instructivo, se incluyen las siguientes páginas:

1. Configura tu proyecto y tu entorno

2. Crea un conjunto de datos de clasificación de texto.

3. Entrena un modelo de clasificación de texto de AutoML.

4. Implementa el modelo en un extremo y realiza una predicción

5. Limpia tu proyecto.

En cada página, se supone que ya realizaste las instrucciones de las páginas anteriores del instructivo.

Implemente su modelo en un extremo

Accede a tu modelo entrenado para implementarlo en un extremo nuevo desde la página Model Registry.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Model Registry.

   Ir a la página Model Registry

2. En Región, selecciona us-central1 (Iowa).

3. Haz clic en el nombre y el número de la versión de tu modelo entrenado de AutoML para ver los detalles.

   Por ejemplo, en la pestaña Evaluar, puedes ver las métricas de rendimiento de tu modelo.

4. Elige la pestaña Implementar y probar para crear un extremo.

5. Haz clic en Implementar en el extremo.

6. En la ventana Implementar en el extremo, completa los siguientes pasos:

   1. Elige Crear extremo nuevo y, luego, ingresa un nombre para el extremo, como hello_automl_text.

   2. Acepta la División del tráfico de 100% y haz clic en Implementar.

La creación del extremo y la implementación del modelo de AutoML en él demora varios minutos.

Envía una predicción a tu modelo

Después de crear el extremo, puedes enviar predicciones de texto desde la consola de Vertex AI.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Model Registry.

   Ir a la página Model Registry

2. En Región, selecciona us-central1 (Iowa).

3. Haz clic en tu modelo entrenado de AutoML.

4. Selecciona la pestaña Implementar y probar.

5. En la sección Prueba tu modelo, ingresa el texto para la predicción.

6. Haz clic en Predecir para ver la etiqueta predicha del modelo y la puntuación de confianza.

¿Qué sigue?

• Para limpiar los recursos que creaste, sigue la última página del instructivo