Modell zur Videoaktionserkennung trainieren

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Google Cloud Console oder der Vertex AI API ein AutoML-Modell zur Videoaktionserkennung aus einem Video-Dataset trainieren.

AutoML-Modell trainieren

Google Cloud Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console im Abschnitt "Vertex AI" die Seite Datasets auf.

    Zur Seite „Datasets“

  2. Klicken Sie auf den Namen des Datasets, das Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden möchten, um dessen Detailseite zu öffnen.

  3. Klicken Sie auf Neues Modell trainieren.

  4. Geben Sie den Anzeigenamen für das neue Modell ein.

  5. Wenn Sie die Aufteilung Ihrer Trainingsdaten manuell festlegen möchten, maximieren Sie Erweiterte Optionen und wählen Sie eine Option für die Datenaufteilung aus. Weitere Informationen

  6. Klicken Sie auf Weiter.

  7. Wählen Sie die Modelltrainingsmethode aus.

    • AutoML ist eine gute Wahl für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.
    • Seq2seq+ ist eine gute Wahl für Experimente. Der Algorithmus konvergiert vermutlich schneller als AutoML, da seine Architektur einfacher ist und einen kleineren Suchbereich verwendet. Unsere Experimente haben ergeben, dass Seq2Seq+ mit einem kleinen Budget und Datasets mit einer Größe von weniger als 1 GB gut funktioniert.
    Klicken Sie auf Weiter.

  8. Klicken Sie auf Training starten.

    Das Modelltraining kann viele Stunden dauern, je nach Größe und Komplexität Ihrer Daten und Ihres Trainingsbudgets, sofern Sie eines angegeben haben. Sie können diesen Tab schließen und später zu ihm zurückkehren. Wenn das Training für Ihr Modell abgeschlossen ist, erhalten eine E-Mail.

    Einige Minuten nach dem Start des Trainings können Sie die Schätzung der Knotenstunden für das Training anhand der Attribute des Modells prüfen. Wenn Sie das Training abbrechen, fallen für das aktuelle Produkt keine Kosten an.

API

REST

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • PROJECT: Ihre Projekt-ID.
  • LOCATION: Region, in der sich das Dataset befindet und das Modell erstellt wird. Beispiel: us-central1.
  • TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: erforderlich. Ein Anzeigename für die TrainingPipeline.
  • DATASET_ID: ID für das Trainings-Dataset.
  • TRAINING_FRACTION, TEST_FRACTION: Das Objekt fractionSplit ist optional. Es dient dazu, die Datenaufteilung zu steuern. Weitere Informationen zur Datenaufteilung finden Sie unter Datenaufteilungen für AutoML-Modelle. Beispiel:
    • {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
  • MODEL_DISPLAY_NAME: Anzeigename des trainierten Modells.
  • MODEL_DESCRIPTION: Eine Beschreibung für das Modell.
  • MODEL_LABELS: Beliebiger Satz von Schlüssel/Wert-Paaren zum Organisieren Ihrer Modelle. Beispiel:
    • "env": "prod"
    • "tier": "backend"
  • EDGE_MODEL_TYPE:
    • MOBILE_VERSATILE_1: Allgemeine Zwecke
  • PROJECT_NUMBER: Die automatisch generierte Projektnummer Ihres Projekts.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

JSON-Text der Anfrage:

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

Die Antwort enthält Informationen zu Spezifikationen sowie die TRAININGPIPELINE_ID.

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs.ModelType;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample {

  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 datasetId = "DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "MODEL_DISPLAY_NAME";
    createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
        project, displayName, datasetId, modelDisplayName);
  }

  static void createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
      String project, String displayName, String datasetId, String modelDisplayName)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings settings =
        PipelineServiceSettings.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 (PipelineServiceClient client = PipelineServiceClient.create(settings)) {
      AutoMlVideoActionRecognitionInputs trainingTaskInputs =
          AutoMlVideoActionRecognitionInputs.newBuilder().setModelType(ModelType.CLOUD).build();

      InputDataConfig inputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model modelToUpload = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setTrainingTaskDefinition(
                  "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
                      + "automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml")
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(trainingTaskInputs))
              .setInputDataConfig(inputDataConfig)
              .setModelToUpload(modelToUpload)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      TrainingPipeline response = client.createTrainingPipeline(parent, trainingPipeline);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("Name: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Python

Informationen zur Installation des Vertex AI SDK for Python finden Sie unter Vertex AI SDK for Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API. 

from google.cloud import aiplatform
from google.cloud.aiplatform.gapic.schema import trainingjob


def create_training_pipeline_video_action_recognition_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: str,
    model_type: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    training_task_inputs = trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs(
        # modelType can be either 'CLOUD' or 'MOBILE_VERSATILE_1'
        model_type=model_type,
    ).to_value()

    training_pipeline = {
        "display_name": display_name,
        "training_task_definition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml",
        "training_task_inputs": training_task_inputs,
        "input_data_config": {"dataset_id": dataset_id},
        "model_to_upload": {"display_name": model_display_name},
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_training_pipeline(
        parent=parent, training_pipeline=training_pipeline
    )
    print("response:", response)

Datenaufteilung mit REST steuern

Sie können steuern, wie Ihre Trainingsdaten auf die Trainings-, Validierungs- und Test-Datasets aufgeteilt werden. Verwenden Sie bei der Vertex AI API das Objekt Split, um die Datenaufteilung zu bestimmen. Das Split-Objekt kann als einer von mehreren Objekttypen in das InputConfig-Objekt aufgenommen werden. Jedes Objekt bietet eine andere Möglichkeit zur Aufteilung der Trainingsdaten. Sie können nur eine Methode auswählen.

  • FractionSplit:
    • TRAINING_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Trainings-Dataset verwendet werden sollen.
    • VALIDATION_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Validierungs-Dataset verwendet werden sollen. Nicht für Videodaten verwendet.
    • TEST_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Test-Dataset verwendet werden sollen.

    Wenn Bruchzahlen angegeben werden, müssen alle angegeben werden. Die Bruchwerte müssen zusammengenommen 1,0 ergeben. Die Standardwerte für die Brüche variieren je nach Datentyp. Weitere Informationen 

    "fractionSplit": {
  "trainingFraction": TRAINING_FRACTION,
  "validationFraction": VALIDATION_FRACTION,
  "testFraction": TEST_FRACTION
},
  • FilterSplit:
    • TRAINING_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Trainings-Dataset verwendet.
    • VALIDATION_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Validierungs-Dataset verwendet. Muss für Videodaten „-” sein.
    • TEST_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Test-Dataset verwendet.

    Diese Filter können mit dem Label ml_use oder mit anderen Labels verwendet werden, die Sie auf Ihre Daten anwenden. Weitere Informationen zum Filtern von Daten finden Sie unter Labels für ml-use verwenden und weitere Labels.

    Das folgende Beispiel zeigt, wie das Objekt filterSplit mit dem Label ml_use verwendet wird, wobei das Validierungs-Dataset enthalten ist:

    "filterSplit": {
"trainingFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=training",
"validationFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=validation",
"testFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=test"
}
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