Obtén predicciones a partir de un modelo de reconocimiento de acciones de video

Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.

En esta página, se muestra cómo obtener predicciones por lotes a partir de tus modelos de reconocimiento de acciones de video mediante la consola de Google Cloud o la API de Vertex AI. Las predicciones por lotes son solicitudes asíncronas. Las predicciones por lotes se solicitan directamente desde el recurso de modelo sin necesidad de implementar el modelo en un extremo.

Los modelos de video de AutoML no admiten predicciones en línea.

Obtén predicciones por lotes

Para realizar una predicción por lotes, especifica una fuente de entrada y un formato de salida en el que Vertex AI almacene los resultados de las predicciones.

Requisitos de los datos de entrada

La entrada para las solicitudes por lotes especifica los elementos que se enviarán a tu modelo para la predicción. Las predicciones por lotes para el tipo de modelo de video de AutoML usan un archivo de líneas JSON a fin de especificar una lista de videos para realizar predicciones y, luego, almacenan el archivo de líneas JSON en un bucket de Cloud Storage. Puedes especificar Infinity para el campo timeSegmentEnd a fin de precisar el final del video. En el siguiente ejemplo, se muestra una sola línea en un archivo de líneas JSON de entrada.

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

Solicitar una predicción por lotes

Para las solicitudes de predicción por lotes, puedes usar Google Cloud Console o la API de Vertex AI. Según la cantidad de elementos de entrada que hayas enviado, una tarea de predicción por lotes puede tardar un tiempo en completarse.

Google Cloud Console

Usa la consola de Google Cloud para solicitar una predicción por lotes.

  1. En la consola de Google Cloud, en la sección Vertex AI, ve a la página Predicciones por lotes.

    Ir a la página Batch predictions

  2. Haz clic en Crear para abrir la ventana Nueva predicción por lotes y completa los siguientes pasos:

    1. Ingresa un nombre para la predicción por lotes.
    2. En Nombre del modelo, selecciona el nombre del modelo que usarás para esta predicción por lotes.
    3. En Ruta de acceso de origen, especifica la ubicación de Cloud Storage en la que se encuentra el archivo de entrada de líneas JSONL.
    4. Para la Ruta de acceso destino, especifica una ubicación de Cloud Storage en la que se almacenen los resultados de la predicción por lotes. El objetivo de tu modelo determina el formato de Resultado está determinado por. Los modelos de AutoML para objetivos de imagen generan archivos de líneas JSON.

API

Usa la API de Vertex AI para enviar solicitudes de predicción por lotes.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región en la que se almacena el modelo y se ejecuta el trabajo de predicción por lotes. Por ejemplo: us-central1.
  • PROJECT: el ID de tu proyecto
  • BATCH_JOB_NAME: el nombre visible del trabajo por lotes
  • MODEL_ID: El ID del modelo que se usará para hacer predicciones.
  • THRESHOLD_VALUE (opcional): El modelo muestra solo predicciones que tienen puntuaciones de confianza con al menos este valor
  • URI: el URI de Cloud Storage en el que se encuentra el archivo de líneas JSON de entrada.
  • BUCKET: tu bucket de Cloud Storage
  • PROJECT_NUMBER: es el número de tu proyecto.

Método HTTP y URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/batchPredictionJobs

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
    "displayName": "BATCH_JOB_NAME",
    "model": "projects/PROJECT/locations/us-central1/MODEL_ID",
    "modelParameters": {
      "confidenceThreshold": THRESHOLD_VALUE,
    },
    "inputConfig": {
        "instancesFormat": "jsonl",
        "gcsSource": {
            "uris": ["URI"],
        },
    },
    "outputConfig": {
        "predictionsFormat": "jsonl",
        "gcsDestination": {
            "outputUriPrefix": "OUTPUT_BUCKET",
        },
    },
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

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

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID",
  "displayName": "BATCH_JOB_NAME 202005291958",
  "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"
}

Puedes consultar el estado del trabajo por lotes mediante BATCH_JOB_ID hasta que el state sea JOB_STATE_SUCCEEDED.

Java

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Vertex AI, consulta las bibliotecas cliente de Vertex AI. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Java.

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

Si deseas obtener información para instalar y usar la biblioteca cliente de Vertex AI, consulta las bibliotecas cliente de Vertex AI. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI 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

Recupera los resultados de las predicciones por lotes

Vertex AI envía el resultado de la predicción por lotes al destino especificado.

Cuando se completa una tarea de predicción por lotes, el resultado de la predicción se almacena en el bucket de Cloud Storage que especificaste en tu solicitud.

Ejemplos de resultados de predicción por lotes

El siguiente es un ejemplo de predicción por lotes de un modelo de reconocimiento de acciones de video.

{
  "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
  }]
}