Une fois l'entraînement de votre modèle de classification de texte AutoML effectué, utilisez la console Vertex AI pour créer un point de terminaison et y déployer votre modèle. Une fois votre modèle déployé sur le point de terminaison, envoyez un document au modèle pour la prédiction de l'étiquette.
Ce tutoriel comporte plusieurs pages :
Déployer un modèle sur un point de terminaison et effectuer une prédiction
Chaque page suppose que vous avez déjà effectué les instructions des pages précédentes du tutoriel.
Déployer votre modèle sur un point de terminaison
Accédez à votre modèle entraîné pour le déployer vers un nouveau point de terminaison à partir de la page Registre de modèles.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Registre de modèles.
Pour Région, sélectionnez us-central1 (Iowa).
Cliquez sur le nom et le numéro de version de votre modèle AutoML entraîné pour afficher les détails de votre modèle.
Par exemple, dans l'onglet Évaluation, vous pouvez afficher les métriques de performances de votre modèle.
Choisissez l'onglet Déployer et tester pour créer un point de terminaison.
Cliquez sur Déployer sur un point de terminaison.
Dans la fenêtre Déployer vers le point de terminaison, procédez comme suit :
Choisissez
Créer un point de terminaison, puis saisissez un nom pour le point de terminaison, tel quehello_automl_text
.Acceptez la répartition du trafic de 100 %, puis cliquez sur Déployer.
La création du point de terminaison et le déploiement du modèle AutoML sur le nouveau point de terminaison prennent plusieurs minutes.
Envoyer une prédiction au modèle
Une fois le point de terminaison créé, vous pouvez envoyer des prédictions de texte à partir de la console Vertex AI.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Registre de modèles.
Pour Région, sélectionnez us-central1 (Iowa).
Cliquez sur votre modèle AutoML entraîné.
Sélectionnez l'onglet Déployer et tester.
Dans la section Tester votre modèle, saisissez du texte pour la prédiction.
Cliquez sur Prédiction pour afficher l'étiquette prédite et le score de confiance du modèle.
Étapes suivantes
- Pour nettoyer les ressources que vous avez créées, suivez la dernière page du tutoriel.