Introduzione ai dati di testo: esegui il deployment del modello su un endpoint e invia una previsione

Per scoprire di più, esegui il blocco note Jupyter "Create, train and deploy an AutoML text Classification model" in uno dei seguenti ambienti:

Apri in Colab | Apri in Colab Enterprise | Apri nei blocchi note gestiti dall'utente di Vertex AI Workbench | Visualizza su GitHub

Una volta completato l'addestramento del modello di classificazione di testo AutoML, utilizza la console Vertex AI per creare un endpoint ed eseguire il deployment del modello nell'endpoint. Dopo il deployment del modello nell'endpoint, invia un documento al modello per la previsione delle etichette.

Questo tutorial è composto da diverse pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

2. Creazione di un set di dati per la classificazione del testo .

3. Addestramento di un modello di classificazione di testo AutoML.

4. Esegui il deployment del modello su un endpoint e invia una previsione.

5. Pulizia del progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni dalle pagine precedenti del tutorial.

Esegui il deployment del modello su un endpoint

Accedi al modello addestrato per eseguirne il deployment su un nuovo endpoint dalla pagina Registro dei modelli.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.

   Vai alla pagina del registro dei modelli

2. In Regione, seleziona us-central1 (Iowa).

3. Fai clic sul nome e sul numero di versione del modello AutoML addestrato per visualizzare i dettagli del modello.

   Ad esempio, nella scheda Valuta puoi visualizzare le metriche sulle prestazioni del tuo modello.

4. Seleziona la scheda Deployment e test per creare un endpoint.

5. Fai clic su Deployment su endpoint.

6. Nella finestra Deployment su endpoint, completa i seguenti passaggi:

   1. Scegli Crea nuovo endpoint e inserisci un nome per l'endpoint, ad esempio hello_automl_text.

   2. Accetta la suddivisione del traffico pari a 100% e fai clic su Esegui il deployment.

La creazione dell'endpoint e il deployment del modello AutoML nel nuovo endpoint richiede diversi minuti.

Invia una previsione al modello

Dopo aver creato l'endpoint, puoi inviare previsioni di testo dalla console Vertex AI.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Model Registry.

   Vai alla pagina del registro dei modelli

2. In Regione, seleziona us-central1 (Iowa).

3. Fai clic sul modello AutoML addestrato.

4. Seleziona la scheda Deployment e test

5. Nella sezione Testa il modello, inserisci il testo per la previsione.

6. Fai clic su Previsione per visualizzare l'etichetta prevista del modello e il punteggio di confidenza.

Passaggi successivi

• Per eseguire la pulizia delle risorse che hai creato, segui l'ultima pagina del tutorial