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:
Como treinar um modelo do AutoML de classificação de textos.
Implantar o modelo em um endpoint e fazer uma previsão
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.
No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Em Região, selecione us-central1 (Iowa).
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.
Selecione a guia Implantar e testar para criar um endpoint.
Clique em Implantar no endpoint.
Na janela Implantar no endpoint, conclua as etapas a seguir:
Escolha Criar novo endpoint e insira um nome para o endpoint, como
hello_automl_text.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.
No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo..
Em Região, selecione us-central1 (Iowa).
Clique no modelo treinado do AutoML.
Selecione a guia Implantar e testar.
Na seção Teste seu modelo, digite o texto da previsão.
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.