명령줄을 사용하여 동영상에 라벨 지정
빠른 시작에서는 다음과 같은 과정을 안내합니다.
- Cloud Storage에 동영상 집합 복사
- 동영상 및 해당 라벨을 나열하는 CSV 파일 만들기
- AutoML Video를 사용하여 데이터세트를 만들고 모델을 학습시키고 사용하기
시작하기 전에
프로젝트 설정
- Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
- Google Cloud CLI를 설치합니다.
-
gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Google Cloud CLI를 설치합니다.
-
gcloud CLI를 초기화하려면 다음 명령어를 실행합니다.
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
AutoML and Cloud Storage API를 사용 설정합니다.
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com PROJECT_ID
환경 변수를 프로젝트 ID로 설정합니다.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
AutoML API 호출 및 리소스 이름에는 프로젝트 ID가 포함됩니다.PROJECT_ID
환경 변수는 ID를 지정하는 편리한 방법을 제공합니다.
데이터세트를 만들고 학습 데이터 가져오기
데이터 세트 생성
데이터 세트 이름을 결정하고 다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 이 이름의 새 데이터 세트를 만듭니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- dataset-name: 인터페이스에 표시할 데이터 세트의 이름입니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
JSON 요청 본문:
{ "displayName": "dataset-name", "videoClassificationDatasetMetadata": { } }
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
" https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets"
PowerShell
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri " https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets" | Select-Object -Expand Content
name
을 반환합니다. 다음은 이러한 응답의 예시를 보여줍니다. 여기서 project-number
는 프로젝트 수이고, operation-id
는 요청에 대해 생성된 장기 실행 작업의 ID입니다.
학습 데이터 가져오기
REST
학습 데이터를 가져오려면importData
메서드를 사용합니다. 이 메서드를 사용하려면 다음 두 매개변수를 제공해야 합니다.
- 학습 경로가 포함된 CSV의 경로입니다.
- 테스트 데이터 CSV 파일입니다. 참고: 이러한 파일은 Cloud Storage의 'automl-video-demo-data'버킷에서 사용할 수 있습니다.
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- input-uri: 파일 이름을 포함하여 주석을 추가하고자 하는 파일을 포함한 Cloud Storage 버킷입니다. gs://로 시작해야 합니다. 예시:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1.csv"]
- dataset-id: 데이터 세트의 데이터 세트 식별자 (표시 이름이 아님)로 바꾸세요. 예를 들면
VCN4798585402963263488
입니다. - 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData
JSON 요청 본문:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": input-uri } } }
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
" https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData"
PowerShell
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri " https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData" | Select-Object -Expand Content
VCN7506374678919774208
가 포함 된 응답을 보여줍니다.
가져오기 작업의 상태 가져오기
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 데이터 가져오기 작업의 상태를 쿼리할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- operation-id: 데이터 가져오기 작업의 작업 ID로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
다음 명령어를 실행합니다.
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"
PowerShell
다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
done: true
가 표시됩니다.
모든 데이터 세트 나열
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 데이터 세트 목록과 데이터 세트로 가져온 샘플 동영상 수를 가져옵니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 할 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.
다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.
모델 학습
모델 학습 작업 시작
데이터 세트를 만들고 학습 데이터를 데이터 세트로 가져온 후 모델을 학습시킬 수 있습니다.
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- dataset-id: ID는 데이터 세트 이름의 마지막 요소입니다.
예를 들어 데이터 세트 이름이
projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/VCN3104518874390609379
이면 데이터 세트의 ID는VCN3104518874390609379
입니다. - 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
JSON 요청 본문:
{ "displayName": "test_model", "dataset_id": "dataset-id", "videoClassificationModelMetadata": {} }
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models"
PowerShell
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models" | Select-Object -Expand Content
{ "name": "projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "progressPercentage": 100, "createTime": "2020-02-27T01:56:28.395640Z", "updateTime": "2020-02-27T02:04:12.336070Z" }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.Model", "name": "projects/project-number/locations/location-id/models/operation-id", "createTime": "2020-02-27T02:00:22.329970Z", "videoClassificationModelMetadata": { "trainBudget": "1", "trainCost": "1", "stopReason": "BUDGET_REACHED" }, "displayName": "a_98487760535e48319dd204e6394670" } }
모델 학습 작업의 상태 가져오기
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 모델을 학습시킵니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- operation-id: 학습 작업의 작업 ID로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
다음 명령어를 실행합니다.
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"
PowerShell
다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
done: true
가 표시됩니다.
모델이 사용 가능한지 확인
모델 학습 작업이 성공적으로 완료되면 프로젝트 모델을 나열하는 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 모델을 사용할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- dataset-id: 데이터 세트의 데이터 세트 식별자(표시 이름이 아님)로 바꿉니다.
- model-name: 모델을 위해 선택한 이름으로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
다음 명령어를 실행합니다.
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"
PowerShell
다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
예시:
VCN1741767155885539328
예측하기
batchPredict
명령어를 사용하여 동영상에 대해 주석(예측)을 요청할 수 있습니다. batchPredict
명령어는 주석을 추가할 동영상의 경로와 주석을 추가할 동영상의 세그먼트를 식별하는 시작 및 종료 시간을 포함하는 Cloud Storage 버킷에 저장된 CSV 파일을 입력으로 사용합니다. 이 빠른 시작에서 이 CSV 파일의 이름은 hmdb_split1_test_gs_predict.csv
입니다.
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 실행하여 일괄(비동기) 예측 요청을 수행합니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- input-uri: 파일 이름을 포함하여 주석을 추가하고자 하는 파일을 포함한 Cloud Storage 버킷입니다. gs://로 시작해야 합니다. 예시:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1_test_gs_predict.csv"]
- output-bucket을 Cloud Storage 버킷 이름으로 바꿉니다. 예를 들면
my-project-vcm
입니다. - object-id: 데이터 가져오기 작업의 작업 ID로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict
JSON 요청 본문:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": [input-uri] } }, "outputConfig": { "gcsDestination": { "outputUriPrefix": "gs://output-bucket/object-id" } } }
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict "
PowerShell
요청 본문을 request.json
파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict " | Select-Object -Expand Content
일괄 예측 요청의 작업 ID를 받아야 합니다. 예시: VCN926615623331479552
예측 작업의 상태 가져오기
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 일괄 예측 작업의 상태를 쿼리할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- operation-id: 데이터 가져오기 작업의 작업 ID로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.
curl
다음 명령어를 실행합니다.
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-number" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"
PowerShell
다음 명령어를 실행합니다.
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
done: true
가 표시됩니다.
일괄 예측 작업이 완료되면 명령어에 지정된 Cloud Storage 버킷에 예측 출력이 저장됩니다. 각 동영상 세그먼트에 대한 JSON 파일이 있습니다. 예시:
my-video-01.av.json
{ "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/sample_video.avi"] "segment_classification_annotations": [ { "annotation_spec": { "display_name": "ApplyLipstick", "description": "ApplyLipstick" }, "segments": [ { "segment": { "start_time_offset": { }, "end_time_offset": { "seconds": 4, "nanos": 960000000 } }, "confidence": 0.43253016 }, { "segment": { "start_time_offset": { }, "end_time_offset": { "seconds": 4, "nanos": 960000000 } }, "confidence": 0.56746984 } ], "frames": [ ] } ], "shot_classification_annotations": [ { "annotation_spec": { "display_name": "ApplyLipstick", "description": "ApplyLipstick" }, "segments": [ { "segment": { "start_time_offset": { }, "end_time_offset": { "seconds": 5 } }, "confidence": 0.43253016 }, { "segment": { "start_time_offset": { }, "end_time_offset": { "seconds": 5 } }, "confidence": 0.56746984 } ], "frames": [ ] } ], "one_second_sliding_window_classification_annotations": [ { "annotation_spec": { "display_name": "ApplyLipstick", "description": "ApplyLipstick" }, "segments": [ ], "frames": [ { "time_offset": { "nanos": 800000000 }, "confidence": 0.54533803 }, { "time_offset": { "nanos": 800000000 }, ... "confidence": 0.57945728 }, { "time_offset": { "seconds": 4, "nanos": 300000000 }, "confidence": 0.42054281 } ] } ], "object_annotations": [ ], "error": { "details": [ ] } }
삭제
이 페이지에서 사용한 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 리소스가 포함된 Google Cloud 프로젝트를 삭제하면 됩니다.
모델 및 관련 데이터 세트가 더 이상 필요하지 않으면 삭제할 수 있습니다.
모델 나열
curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 프로젝트의 모델과 식별자를 나열할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- model-name: 모델을 만들 때 응답에서 제공하는 모델의 전체 이름입니다. 전체 이름의 형식은 projects/project-number/locations/location-id/models입니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.
다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.
모델 삭제
다음 명령어를 사용하여 모델을 삭제할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- model-id: 모델의 식별자로 바꿉니다.
- 참고:
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 하는 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/test/models/model-id
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.
다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.
데이터 세트 나열
curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 프로젝트의 데이터 세트와 식별자를 나열할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 할 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다.
HTTP 메서드 및 URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.
다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.
데이터 세트 삭제
다음 curl
또는 PowerShell 명령어를 사용하여 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.
REST
요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.
- dataset-name: 데이터 세트를 만들 때 응답의 데이터 세트 전체 이름입니다. 전체 이름 형식은 다음과 같습니다.
projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id
- project-number: 프로젝트 수입니다.
- location-id: 주석이 있어야 할 Cloud 리전입니다. 지원되는 클라우드 리전은
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
입니다. 리전을 지정하지 않으면 동영상 파일 위치를 기준으로 리전이 결정됩니다. - dataset-id: 데이터 세트를 만들 때 제공한 ID
HTTP 메서드 및 URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/dataset-name
요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 펼칩니다.
다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.
다음 단계
- 분류 워크플로 알아보기