- Solicitação HTTP
- Parâmetros de caminho
- Corpo da solicitação
- Corpo da resposta
- Escopos da autorização
- BatchPredictionInputConfig
- BatchPredictionOutputConfig
Execute uma predição em lote e retorne o código de uma operação de longa duração. É possível solicitar o resultado da operação usando o método operations.get
. Quando a operação estiver concluída, chame operations.get
para recuperar um BatchPredictResult
do campo de response
.
Solicitação HTTP
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/{name}:batchPredict
Parâmetros de caminho
Parâmetros | |
---|---|
name |
Nome do modelo solicitado para disponibilizar a predição em lote. A autorização requer a seguinte permissão do Google IAM no recurso
|
Corpo da solicitação
O corpo da solicitação contém dados com a seguinte estrutura:
Representação JSON | |
---|---|
{ "inputConfig": { object( |
Campos | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
inputConfig |
Obrigatório. A configuração de entrada para a predição em lote. |
||||||||
outputConfig |
Obrigatório. A configuração que especifica onde as predições de saída precisam ser gravadas. |
||||||||
params |
Será um dos seguintes valores:
Para mais informações, consulte Como anotar vídeos. |
Corpo da resposta
Se a solicitação for bem-sucedida, o corpo da resposta conterá uma instância de Operation
.
Escopos da autorização
Requer o seguinte escopo OAuth:
https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
Para mais informações, consulte a Visão geral da autenticação.
BatchPredictionInputConfig
Configuração de entrada para a ação models.batchPredict
. A entrada é um ou mais arquivos CSV armazenados no Google Cloud Storage, onde os arquivos CSV estão no seguinte formato:
GCS_FILE_PATH,TIME_SEGMENT_START,TIME_SEGMENT_END
GCS_FILE_PATH
identifica o caminho do Google Cloud Storage para um vídeo de até 50 GB e até 3 horas de duração. Extensões compatíveis: .MOV, .MPEG4, .MP4, .AVI.TIME_SEGMENT_START
eTIME_SEGMENT_END
precisam estar dentro do tamanho do vídeo, e o final precisa ser posterior ao início.
Três linhas de amostra:
gs://folder/video1.mp4,10,40
gs://folder/video1.mp4,20,60
gs://folder/vid2.mov,0,inf
Para mais informações, consulte Como anotar vídeos.
Representação JSON | |
---|---|
{
"gcsSource": {
object( |
Campos | |
---|---|
gcsSource |
O local do Google Cloud Storage para o conteúdo de entrada. |
BatchPredictionOutputConfig
Configuração de saída para a ação models.batchPredict
.
O AutoML Video Intelligence cria um diretório especificado no
. O nome do diretório é "prediction-<model-display-name>-<timestamp-of-prediction-call>", em que o carimbo de data/hora está no formato gcsDestination
YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sssZ
ISO-8601.
O AutoML Video Intelligence cria um arquivo chamado videoClassification.csv no novo diretório, além de um arquivo JSON para cada classificação de vídeo solicitada. Ou seja, cada linha no arquivo CSV de entrada.
O formato do arquivo videoClassification.csv é o seguinte:
GCS_FILE_PATH,TIME_SEGMENT_START,TIME_SEGMENT_END,JSON_FILE_NAME,STATUS
GCS_FILE_PATH
,TIME_SEGMENT_START
,TIME_SEGMENT_END
correspondem aos mesmos campos do arquivo CSV de entrada.JSON_FILE_NAME
é o nome do arquivo JSON no diretório de saída que contém respostas de predição para o segmento de tempo de vídeo.STATUS
contém "OK" se a predição foi concluída com sucesso. Caso contrário, contém informações de erro. SeSTATUS
não for "OK", o arquivo JSON para essa predição estará vazio ou será inexistente.
Cada arquivo JSON em que STATUS
é "OK" contém uma lista de protos de AnnotationPayload no formato JSON, que são as predições para o segmento de tempo de vídeo ao qual o arquivo é atribuído em videoClassification.csv. Todos os protos de AnnotationPayload têm um campo videoClassification
e são ordenados pelo campo videoClassification.type
. Os tipos retornados são determinados pelo parâmetro classifaction_types
de BatchPredictRequest.params
.
Representação JSON | |
---|---|
{
"gcsDestination": {
object( |
Campos | |
---|---|
gcsDestination |
O local do Google Cloud Storage do diretório no qual a saída precisa ser gravada. |