Dati di testo di Hello: addestramento di un modello di classificazione del testo AutoML

A partire dal 15 settembre 2024, potrai personalizzare solo gli scopi di classificazione, estrazione di entità e analisi del sentiment passando ai prompt e alla regolazione di Vertex AI Gemini. L'addestramento o l'aggiornamento dei modelli per Vertex AI AutoML per gli scopi di classificazione del testo, estrazione di entità e analisi del sentiment non sarà più disponibile. Puoi continuare a utilizzare i modelli Text di AutoML per Vertex AI esistenti fino al 15 giugno 2025. Per un confronto tra AutoML Text e Gemini, consulta Gemini per gli utenti di AutoML Text. Per saperne di più su come Gemini offre un'esperienza utente migliorata tramite funzionalità di prompt avanzate, consulta Introduzione all'ottimizzazione. Per iniziare a utilizzare l'ottimizzazione, consulta Ottimizzazione dei modelli di testo Gemini

Per saperne di più, esegui il blocco note Jupyter "Crea, addestra ed esegui il deployment di un modello di classificazione del testo AutoML" in uno dei seguenti ambienti:

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

Utilizza la console Vertex AI per addestrare un modello di classificazione del testo AutoML. Dopo aver creato il set di dati e importato i dati, utilizza la console Vertex AI per avviare l'addestramento del modello.

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 del testo AutoML.

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

5. Pulizia del progetto.

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

Addestramento di un modello AutoML

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Registry dei modelli.

   Vai alla pagina Registro dei modelli

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

3. Seleziona Crea per aprire la finestra Addestra nuovo modello.

4. Nella finestra Addestra nuovo modello, completa i seguenti passaggi:

   1. Fai clic su Continua.

   2. Fai clic su Inizia addestramento.

L'addestramento richiede diverse ore. Al termine dell'addestramento del modello, riceverai una notifica via email.

Passaggi successivi

Vai alla pagina successiva di questo tutorial per eseguire il deployment del tuo modello AutoML addestrato su un endpoint e inviare i documenti al modello per la previsione.