Receber previsões de um modelo de reconhecimento de ações em vídeo

Nesta página, mostramos como receber previsões em lote dos modelos de reconhecimento de ações em vídeo usando o console do Google Cloud ou a API Vertex AI. As previsões em lote são solicitações assíncronas. Solicite previsões em lote diretamente do recurso do modelo sem precisar implantá-lo em um endpoint.

Os modelos de vídeo do AutoML não dão suporte a previsões on-line.

Receba predições em lote

Para fazer uma previsão em lote, especifique uma origem de entrada e um formato de saída em que a Vertex AI armazena os resultados das previsões.

Observação: para minimizar o tempo de processamento ao usar o console do Google Cloud para criar previsões em lote, recomendamos que você selecione locais de entrada e saída que estejam na mesma região do seu modelo. Se você usar a API para criar previsões em lote, envie solicitações para um endpoint de serviço (comohttps://us-central1-aiplatform.googleapis.com) que estão na mesma região ou geograficamente próximos dos locais de entrada e saída.

Requisitos de dados de entrada

A entrada de solicitações em lote especifica os itens que serão enviados ao seu modelo para previsão. As previsões em lote para o tipo de modelo de vídeo do AutoML usam um arquivo JSON Lines a fim de especificar uma lista de vídeos para fazer previsões e, em seguida, armazenam esse arquivo em um bucket do Cloud Storage. Especifique Infinity para o campo timeSegmentEnd para especificar o fim do vídeo. No exemplo a seguir, há uma única linha em um arquivo JSON Lines de entrada.

{'content': 'gs://sourcebucket/datasets/videos/source_video.mp4', 'mimeType': 'video/mp4', 'timeSegmentStart': '0.0s', 'timeSegmentEnd': '2.366667s'}

Solicitar uma predição em lote

Para solicitações de previsão em lote, use o Console do Google Cloud ou a API Vertex AI. Dependendo do número de itens de entrada enviados, uma tarefa de previsão em lote pode levar algum tempo para ser concluída.

Console do Google Cloud

Use o console do Google Cloud para solicitar uma previsão em lote.

1. No console do Google Cloud, na seção Vertex AI, acesse a página Previsões em lote.

   Acessar a página "Previsões em lote"

2. Clique em Criar para abrir a janela Nova previsão em lote e conclua as seguintes etapas:

   1. Insira um nome para a previsão em lote.
   2. Em Nome do modelo, selecione o nome do modelo a ser usado para a previsão em lote.
   3. Em Caminho de origem, especifique o local do Cloud Storage em que o arquivo de entrada das linhas JSON está localizado.
   4. Em Caminho de destino, especifique um local do Cloud Storage em que os resultados da predição em lote são armazenados. O formato da saída é determinado pelo objetivo do modelo. Os modelos do AutoML para objetivos de imagem geram arquivos de Linhas em JSON.

API

Use a API Vertex AI para enviar solicitações de previsão em lote.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• LOCATION_ID: região em que o modelo está armazenado e o job de previsão em lote é executado. Por exemplo, us-central1.
• PROJECT_ID: o ID do projeto
• BATCH_JOB_NAME: nome de exibição do job em lote
• MODEL_ID: o ID do modelo a ser usado para fazer previsões
• THRESHOLD_VALUE (opcional): o modelo retorna apenas previsões que têm pontuações de confiança com pelo menos esse valor
• URI: URI do Cloud Storage em que o arquivo de linhas JSON de entrada está localizado.
• BUCKET: o bucket do Cloud Storage
• PROJECT_NUMBER: o número do projeto gerado automaticamente

Método HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/batchPredictionJobs

Corpo JSON da solicitação:

{
    "displayName": "BATCH_JOB_NAME",
    "model": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/models/MODEL_ID",
    "modelParameters": {
      "confidenceThreshold": THRESHOLD_VALUE,
    },
    "inputConfig": {
        "instancesFormat": "jsonl",
        "gcsSource": {
            "uris": ["URI"],
        },
    },
    "outputConfig": {
        "predictionsFormat": "jsonl",
        "gcsDestination": {
            "outputUriPrefix": "OUTPUT_BUCKET",
        },
    },
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/batchPredictionJobs"

PowerShell

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID",
  "displayName": "BATCH_JOB_NAME",
  "model": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
  "inputConfig": {
    "instancesFormat": "jsonl",
    "gcsSource": {
      "uris": [
        "CONTENT"
      ]
    }
  },
  "outputConfig": {
    "predictionsFormat": "jsonl",
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "BUCKET"
    }
  },
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-05-30T02:58:44.341643Z",
  "updateTime": "2020-05-30T02:58:44.341643Z",
  "modelDisplayName": "MODEL_NAME",
  "modelObjective": "MODEL_OBJECTIVE"
}

É possível pesquisar o status da tarefa em lote usando BATCH_JOB_ID até que o job state seja JOB_STATE_SUCCEEDED.

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.protobuf.Value;
import java.io.IOException;

public class CreateBatchPredictionJobVideoActionRecognitionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";
    String model = "MODEL";
    String gcsSourceUri = "GCS_SOURCE_URI";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix = "GCS_DESTINATION_OUTPUT_URI_PREFIX";
    createBatchPredictionJobVideoActionRecognitionSample(
        project, displayName, model, gcsSourceUri, gcsDestinationOutputUriPrefix);
  }

  static void createBatchPredictionJobVideoActionRecognitionSample(
      String project,
      String displayName,
      String model,
      String gcsSourceUri,
      String gcsDestinationOutputUriPrefix)
      throws IOException {
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      Value modelParameters = ValueConverter.EMPTY_VALUE;
      GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().addUris(gcsSourceUri).build();
      BatchPredictionJob.InputConfig inputConfig =
          BatchPredictionJob.InputConfig.newBuilder()
              .setInstancesFormat("jsonl")
              .setGcsSource(gcsSource)
              .build();
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
      BatchPredictionJob.OutputConfig outputConfig =
          BatchPredictionJob.OutputConfig.newBuilder()
              .setPredictionsFormat("jsonl")
              .setGcsDestination(gcsDestination)
              .build();

      String modelName = ModelName.of(project, location, model).toString();

      BatchPredictionJob batchPredictionJob =
          BatchPredictionJob.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setModel(modelName)
              .setModelParameters(modelParameters)
              .setInputConfig(inputConfig)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      BatchPredictionJob response = client.createBatchPredictionJob(parent, batchPredictionJob);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("\tName: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Python

Para saber como instalar ou atualizar o Python, consulte Instalar o SDK da Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python.

def create_batch_prediction_job_sample(
    project: str,
    location: str,
    model_resource_name: str,
    job_display_name: str,
    gcs_source: Union[str, Sequence[str]],
    gcs_destination: str,
    sync: bool = True,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)

    my_model = aiplatform.Model(model_resource_name)

    batch_prediction_job = my_model.batch_predict(
        job_display_name=job_display_name,
        gcs_source=gcs_source,
        gcs_destination_prefix=gcs_destination,
        sync=sync,
    )

    batch_prediction_job.wait()

    print(batch_prediction_job.display_name)
    print(batch_prediction_job.resource_name)
    print(batch_prediction_job.state)
    return batch_prediction_job

Recuperar resultados de predição em lote

A Vertex AI envia a saída da previsão em lote para o destino especificado.

Quando uma tarefa de predição em lote é concluída, a saída da previsão é armazenada no bucket do Cloud Storage especificado na solicitação.

Exemplo de resultados de previsão em lote

Veja a seguir um exemplo de previsão em lote resultante de um modelo de reconhecimento de ações em vídeo.

{
  "instance": {
   "content": "gs://bucket/video.mp4",
    "mimeType": "video/mp4",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s"
  }
  "prediction": [{
    "id": "1",
    "displayName": "swing",
    "timeSegmentStart": "1.2s",
    "timeSegmentEnd": "1.2s",
    "confidence": 0.7
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "jump",
    "timeSegmentStart": "3.4s",
    "timeSegmentEnd": "3.4s",
    "confidence": 0.5
  }]
}