Ottenere previsioni da un modello di classificazione dei video

Questa pagina mostra come ottenere previsioni batch dai modelli di classificazione video utilizzando la console Google Cloud o l'API Vertex AI. Le previsioni batch sono richieste asincrone. Puoi richiedere previsioni batch direttamente dalla risorsa del modello senza dover eseguire il deployment del modello su un endpoint.

I modelli video AutoML non supportano le previsioni online.

Generazione di previsioni batch

Per effettuare una richiesta di previsione batch, devi specificare un'origine di input e un formato di output in cui Vertex AI archivia i risultati delle previsioni.

Nota: per ridurre al minimo i tempi di elaborazione quando utilizzi la console Google Cloud per creare previsioni batch, ti consigliamo di selezionare località di input e di output che si trovino nella stessa regione del modello. Se utilizzi l'API per creare previsioni batch, invia le richieste a un endpoint di servizio (ad esempio https://us-central1-aiplatform.googleapis.com) che si trova nella stessa regione o geograficamente vicino alle località di input e di output.

Requisiti dei dati di input

L'input per le richieste batch specifica gli elementi da inviare al modello per la previsione. Le previsioni batch per il tipo di modello video AutoML utilizzano un file JSON Lines per specificare un elenco di video per i quali fare previsioni, quindi archiviano il file JSON Lines in un bucket Cloud Storage. Puoi specificare Infinity nel campo timeSegmentEnd per indicare la fine del video. L'esempio seguente mostra una singola riga in un file JSON Lines di input.

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

Richiedi una previsione batch

Per le richieste di previsione batch, puoi utilizzare la console Google Cloud o l'API Vertex AI. A seconda del numero di elementi di input che hai inviato, il completamento di un'attività di previsione batch può richiedere del tempo.

Console Google Cloud

Utilizza la console Google Cloud per richiedere una previsione batch.

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Previsioni batch.

   Vai alla pagina Previsioni batch

2. Fai clic su Crea per aprire la finestra Nuova previsione batch e completa i seguenti passaggi:

   1. Inserisci un nome per la previsione batch.
   2. In Nome modello, seleziona il nome del modello da utilizzare per questa previsione batch.
   3. In Percorso di origine, specifica la località di Cloud Storage in cui si trova il file di input di JSON Lines.
   4. Per Percorso di destinazione, specifica una località di Cloud Storage in cui sono archiviati i risultati della previsione batch. Il formato Output è determinato dall'obiettivo del modello. I modelli AutoML per gli obiettivi immagine restituiscono file JSON Lines.

API

Utilizza l'API Vertex AI per inviare richieste di previsione batch.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

• LOCATION_ID: regione in cui viene archiviato il modello ed viene eseguito il job di previsione batch. Ad esempio, us-central1.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto
• BATCH_JOB_NAME: nome visualizzato per il job batch
• MODEL_ID: l'ID del modello da utilizzare per eseguire le previsioni.
• THRESHOLD_VALUE (facoltativo): il modello restituisce solo previsioni con punteggi di affidabilità con almeno questo valore
• SEGMENT_CLASSIFICATION (facoltativo): un valore booleano che determina se richiedere la classificazione a livello di segmento. Vertex AI restituisce le etichette e i relativi punteggi di confidenza per l'intero segmento di tempo del video specificato nell'istanza di input. Il valore predefinito è true.
• SHOT_CLASSIFICATION (facoltativo): un valore booleano che determina se richiedere la classificazione a livello di colpo. Vertex AI determina i limiti di ogni ripresa della videocamera nell'intero segmento di tempo del video specificato nell'istanza di input. Vertex AI restituisce quindi le etichette e i punteggi di confidenza per ogni scatto rilevato, insieme all'ora di inizio e di fine della ripresa. Il valore predefinito è false.
• ONE_SEC_INTERVAL_CLASSIFICATION (facoltativo): un valore booleano che determina se richiedere la classificazione di un video a intervalli di 1 secondo. Vertex AI restituisce le etichette e i relativi punteggi di confidenza per ogni secondo dell'intero segmento di tempo del video specificato nell'istanza di input. Il valore predefinito è false.
• URI: URI Cloud Storage in cui si trova il file JSON Lines di input.
• BUCKET: il tuo bucket Cloud Storage
• PROJECT_NUMBER: il numero di progetto generato automaticamente per il tuo progetto

Metodo HTTP e URL:

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

Corpo JSON della richiesta:

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciatura

Nota: il comando seguente presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login oppure utilizzando Cloud Shell, che ti consente di accedere automaticamente all'interfaccia a riga di comando gcloud. Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo 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_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/batchPredictionJobs"

PowerShell

Nota: il seguente comando presuppone che tu abbia eseguito l'accesso all'interfaccia a riga di comando gcloud con il tuo account utente eseguendo gcloud init o gcloud auth login . Puoi controllare l'account attualmente attivo eseguendo gcloud auth list.

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo 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_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "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"
}

Puoi eseguire il polling dello stato del job batch utilizzando BATCH_JOB_ID fino a quando il job state non è JOB_STATE_SUCCEEDED.

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchDedicatedResources;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob.InputConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob.OutputConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob.OutputInfo;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BigQueryDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BigQuerySource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CompletionStats;
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.MachineSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ManualBatchTuningParameters;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ResourcesConsumed;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict.params.VideoClassificationPredictionParams;
import com.google.protobuf.Any;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;
import java.util.List;

public class CreateBatchPredictionJobVideoClassificationSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    String batchPredictionDisplayName = "YOUR_VIDEO_CLASSIFICATION_DISPLAY_NAME";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    String gcsSourceUri =
        "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_video_source/[file.csv/file.jsonl]";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix =
        "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/destination_output_uri_prefix/";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    createBatchPredictionJobVideoClassification(
        batchPredictionDisplayName, modelId, gcsSourceUri, gcsDestinationOutputUriPrefix, project);
  }

  static void createBatchPredictionJobVideoClassification(
      String batchPredictionDisplayName,
      String modelId,
      String gcsSourceUri,
      String gcsDestinationOutputUriPrefix,
      String project)
      throws IOException {
    JobServiceSettings jobServiceSettings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // 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 jobServiceClient = JobServiceClient.create(jobServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      VideoClassificationPredictionParams modelParamsObj =
          VideoClassificationPredictionParams.newBuilder()
              .setConfidenceThreshold(((float) 0.5))
              .setMaxPredictions(10000)
              .setSegmentClassification(true)
              .setShotClassification(true)
              .setOneSecIntervalClassification(true)
              .build();

      Value modelParameters = ValueConverter.toValue(modelParamsObj);

      ModelName modelName = ModelName.of(project, location, modelId);
      GcsSource.Builder gcsSource = GcsSource.newBuilder();
      gcsSource.addUris(gcsSourceUri);
      InputConfig inputConfig =
          InputConfig.newBuilder().setInstancesFormat("jsonl").setGcsSource(gcsSource).build();

      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
      OutputConfig outputConfig =
          OutputConfig.newBuilder()
              .setPredictionsFormat("jsonl")
              .setGcsDestination(gcsDestination)
              .build();

      BatchPredictionJob batchPredictionJob =
          BatchPredictionJob.newBuilder()
              .setDisplayName(batchPredictionDisplayName)
              .setModel(modelName.toString())
              .setModelParameters(modelParameters)
              .setInputConfig(inputConfig)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .build();
      BatchPredictionJob batchPredictionJobResponse =
          jobServiceClient.createBatchPredictionJob(locationName, batchPredictionJob);

      System.out.println("Create Batch Prediction Job Video Classification Response");
      System.out.format("\tName: %s\n", batchPredictionJobResponse.getName());
      System.out.format("\tDisplay Name: %s\n", batchPredictionJobResponse.getDisplayName());
      System.out.format("\tModel %s\n", batchPredictionJobResponse.getModel());
      System.out.format(
          "\tModel Parameters: %s\n", batchPredictionJobResponse.getModelParameters());

      System.out.format("\tState: %s\n", batchPredictionJobResponse.getState());
      System.out.format("\tCreate Time: %s\n", batchPredictionJobResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\tStart Time: %s\n", batchPredictionJobResponse.getStartTime());
      System.out.format("\tEnd Time: %s\n", batchPredictionJobResponse.getEndTime());
      System.out.format("\tUpdate Time: %s\n", batchPredictionJobResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\tLabels: %s\n", batchPredictionJobResponse.getLabelsMap());

      InputConfig inputConfigResponse = batchPredictionJobResponse.getInputConfig();
      System.out.println("\tInput Config");
      System.out.format("\t\tInstances Format: %s\n", inputConfigResponse.getInstancesFormat());

      GcsSource gcsSourceResponse = inputConfigResponse.getGcsSource();
      System.out.println("\t\tGcs Source");
      System.out.format("\t\t\tUris %s\n", gcsSourceResponse.getUrisList());

      BigQuerySource bigQuerySource = inputConfigResponse.getBigquerySource();
      System.out.println("\t\tBigquery Source");
      System.out.format("\t\t\tInput_uri: %s\n", bigQuerySource.getInputUri());

      OutputConfig outputConfigResponse = batchPredictionJobResponse.getOutputConfig();
      System.out.println("\tOutput Config");
      System.out.format(
          "\t\tPredictions Format: %s\n", outputConfigResponse.getPredictionsFormat());

      GcsDestination gcsDestinationResponse = outputConfigResponse.getGcsDestination();
      System.out.println("\t\tGcs Destination");
      System.out.format(
          "\t\t\tOutput Uri Prefix: %s\n", gcsDestinationResponse.getOutputUriPrefix());

      BigQueryDestination bigQueryDestination = outputConfigResponse.getBigqueryDestination();
      System.out.println("\t\tBig Query Destination");
      System.out.format("\t\t\tOutput Uri: %s\n", bigQueryDestination.getOutputUri());

      BatchDedicatedResources batchDedicatedResources =
          batchPredictionJobResponse.getDedicatedResources();
      System.out.println("\tBatch Dedicated Resources");
      System.out.format(
          "\t\tStarting Replica Count: %s\n", batchDedicatedResources.getStartingReplicaCount());
      System.out.format(
          "\t\tMax Replica Count: %s\n", batchDedicatedResources.getMaxReplicaCount());

      MachineSpec machineSpec = batchDedicatedResources.getMachineSpec();
      System.out.println("\t\tMachine Spec");
      System.out.format("\t\t\tMachine Type: %s\n", machineSpec.getMachineType());
      System.out.format("\t\t\tAccelerator Type: %s\n", machineSpec.getAcceleratorType());
      System.out.format("\t\t\tAccelerator Count: %s\n", machineSpec.getAcceleratorCount());

      ManualBatchTuningParameters manualBatchTuningParameters =
          batchPredictionJobResponse.getManualBatchTuningParameters();
      System.out.println("\tManual Batch Tuning Parameters");
      System.out.format("\t\tBatch Size: %s\n", manualBatchTuningParameters.getBatchSize());

      OutputInfo outputInfo = batchPredictionJobResponse.getOutputInfo();
      System.out.println("\tOutput Info");
      System.out.format("\t\tGcs Output Directory: %s\n", outputInfo.getGcsOutputDirectory());
      System.out.format("\t\tBigquery Output Dataset: %s\n", outputInfo.getBigqueryOutputDataset());

      Status status = batchPredictionJobResponse.getError();
      System.out.println("\tError");
      System.out.format("\t\tCode: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("\t\tMessage: %s\n", status.getMessage());
      List<Any> details = status.getDetailsList();

      for (Status partialFailure : batchPredictionJobResponse.getPartialFailuresList()) {
        System.out.println("\tPartial Failure");
        System.out.format("\t\tCode: %s\n", partialFailure.getCode());
        System.out.format("\t\tMessage: %s\n", partialFailure.getMessage());
        List<Any> partialFailureDetailsList = partialFailure.getDetailsList();
      }

      ResourcesConsumed resourcesConsumed = batchPredictionJobResponse.getResourcesConsumed();
      System.out.println("\tResources Consumed");
      System.out.format("\t\tReplica Hours: %s\n", resourcesConsumed.getReplicaHours());

      CompletionStats completionStats = batchPredictionJobResponse.getCompletionStats();
      System.out.println("\tCompletion Stats");
      System.out.format("\t\tSuccessful Count: %s\n", completionStats.getSuccessfulCount());
      System.out.format("\t\tFailed Count: %s\n", completionStats.getFailedCount());
      System.out.format("\t\tIncomplete Count: %s\n", completionStats.getIncompleteCount());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js riportate nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js Vertex AI.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const batchPredictionDisplayName = 'YOUR_BATCH_PREDICTION_DISPLAY_NAME';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const gcsSourceUri = 'YOUR_GCS_SOURCE_URI';
// const gcsDestinationOutputUriPrefix = 'YOUR_GCS_DEST_OUTPUT_URI_PREFIX';
//    eg. "gs://<your-gcs-bucket>/destination_path"
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {params} = aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.predict;

// Imports the Google Cloud Job Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function createBatchPredictionJobVideoClassification() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const modelName = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}`;

  // For more information on how to configure the model parameters object, see
  // https://cloud.google.com/ai-platform-unified/docs/predictions/batch-predictions
  const modelParamsObj = new params.VideoClassificationPredictionParams({
    confidenceThreshold: 0.5,
    maxPredictions: 1000,
    segmentClassification: true,
    shotClassification: true,
    oneSecIntervalClassification: true,
  });

  const modelParameters = modelParamsObj.toValue();

  const inputConfig = {
    instancesFormat: 'jsonl',
    gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
  };
  const outputConfig = {
    predictionsFormat: 'jsonl',
    gcsDestination: {outputUriPrefix: gcsDestinationOutputUriPrefix},
  };
  const batchPredictionJob = {
    displayName: batchPredictionDisplayName,
    model: modelName,
    modelParameters,
    inputConfig,
    outputConfig,
  };
  const request = {
    parent,
    batchPredictionJob,
  };

  // Create batch prediction job request
  const [response] = await jobServiceClient.createBatchPredictionJob(request);

  console.log('Create batch prediction job video classification response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
createBatchPredictionJobVideoClassification();

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'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

Recupera i risultati della previsione batch

Vertex AI invia l'output della previsione batch alla destinazione specificata.

Quando un'attività di previsione batch è completata, l'output della previsione viene archiviato nel bucket Cloud Storage specificato nella richiesta.

Esempi di risultati della previsione batch

Di seguito è riportata una previsione batch di esempio da un modello di classificazione video.

{
  "instance": {
   "content": "gs://bucket/video.mp4",
    "mimeType": "video/mp4",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s"
  }
  "prediction": [{
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "segment-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s",
    "confidence": 0.7
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "shot-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "4s",
    "confidence": 0.9
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "dog",
    "type": "shot-classification",
    "timeSegmentStart": "4s",
    "timeSegmentEnd": "5s",
    "confidence": 0.6
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "1s",
    "confidence": 0.95
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "2s",
    "timeSegmentEnd": "2s",
    "confidence": 0.9
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "3s",
    "timeSegmentEnd": "3s",
    "confidence": 0.85
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "dog",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "4s",
    "timeSegmentEnd": "4s",
    "confidence": 0.6
  }]
}