Dati di testo di Hello: addestramento di un modello di classificazione del 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. 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 alla regolazione. 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

Utilizzare la console Vertex AI per addestrare una classificazione di testo AutoML un modello di machine learning. 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 un modello di classificazione del testo AutoML.

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

5. Pulizia del progetto.

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

Addestramento di un modello AutoML

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

   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. Riceverai una notifica via email al termine 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.