Hello text data: addestra un modello di classificazione di testo AutoML

A partire dal 15 settembre 2024, puoi personalizzare solo classificazione, estrazione di entità e del sentiment passando ai prompt e all'ottimizzazione di Gemini in Vertex AI. Addestramento o aggiornamento modelli per Vertex AI AutoML per classificazione del testo, estrazione di entità e analisi del sentiment gli obiettivi non saranno più disponibili. Puoi continuare a utilizzare i modelli di testo AutoML di Vertex AI esistenti fino al 15 giugno 2025. Per saperne di più su come Gemini offre un'esperienza utente migliorata tramite funzionalità di prompt migliorate, consulta Introduzione all'ottimizzazione.

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

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

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

Questo tutorial è composto da varie pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

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

3. Addestramento di una classificazione di testo AutoML model.

4. Esegui il deployment del modello a un endpoint e invia una per la previsione.

5. È in corso la pulizia del progetto.

Per ogni pagina si presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni dalla pagine precedenti del tutorial.

Addestra un modello AutoML

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. 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. Riceverai una notifica via email quando dell'addestramento del modello.

Passaggi successivi

Segui la pagina successiva di questo tutorial per eseguire il deployment il tuo modello AutoML addestrato a un endpoint e inviare i documenti per la previsione.