Hello 文本数据：训练 AutoML 文本分类模型

从 2024 年 9 月 15 日起，您只能通过转换到 Vertex AI Gemini 提示和调优来自定义分类、实体提取和情感分析目标。您将无法再针对文本分类、实体提取和情感分析目标训练或更新 Vertex AI AutoML 模型。您可以继续使用现有的 Vertex AI AutoML Text 模型，直到 2025 年 6 月 15 日。如需了解 AutoML 文本和 Gemini 的比较情况，请参阅适用于 AutoML 文本用户的 Gemini。如需详细了解 Gemini 如何通过改进提示功能来提供增强的用户体验，请参阅调优简介。如需开始使用调优，请参阅 Gemini 文本模型的模型调优

如需了解详情，请在以下某个环境中运行“创建、训练和部署 AutoML 文本分类模型”Jupyter 笔记本：

在 Colab 中打开 | 在 Colab Enterprise 中打开 | 在 Vertex AI Workbench 用户管理的笔记本中打开 | 在 GitHub 上查看

使用 Vertex AI 控制台训练 AutoML 文本分类模型。创建数据集并导入数据后，使用 Vertex AI 控制台开始模型训练。

本教程包含多个页面：

1. 设置项目和环境。

2. 创建文本分类数据集。

3. 训练 AutoML 文本分类模型。

4. 将模型部署到端点并发送预测。

5. 清理项目。

每个页面均假定您已经按照本教程中之前页面的说明操作。

训练 AutoML 模型

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入 Model Registry 页面。

   进入 Model Registry 页面

2. 对于区域，选择 us-central1（爱荷华）。

3. 选择创建以打开训练新模型窗口。

4. 在训练新模型窗口中，完成以下步骤：

   1. 点击继续。

   2. 点击开始训练。

训练需要数小时。模型训练完成后，您会收到电子邮件通知。

后续步骤

按照本教程的下一页，将经过训练的 AutoML 模型部署到端点，并将文档发送到模型进行预测。