Ressource REST : projects.locations.models

Ressource : Modèle

Fichier "API.proto" représentant un modèle de machine learning entraîné.

Représentation JSON 

{
  "name": string,
  "displayName": string,
  "datasetId": string,
  "createTime": string,
  "updateTime": string,
  "deploymentState": enum(DeploymentState),

  // Union field model_metadata can be only one of the following:
  "translationModelMetadata": {
    object(TranslationModelMetadata)
  },
  "imageClassificationModelMetadata": {
    object(ImageClassificationModelMetadata)
  },
  "textClassificationModelMetadata": {
    object(TextClassificationModelMetadata)
  },
  "videoClassificationModelMetadata": {
    object(VideoClassificationModelMetadata)
  }
  // End of list of possible types for union field model_metadata.
}
Champs
name

string

Uniquement dans les résultats. Nom de la ressource du modèle. Format : projects/{project_id}/locations/{locationId}/models/{modelId}

displayName

string

Obligatoire. Nom du modèle à afficher dans l'interface. Ce nom peut comporter jusqu'à 32 caractères. Les seuls caractères autorisés sont les lettres de l'alphabet latin ASCII (A-Z et a-z), le trait de soulignement (_) et les chiffres ASCII de 0 à 9. Il doit commencer par une lettre.

datasetId

string

Obligatoire. ID de ressource de l'ensemble de données utilisé pour créer le modèle. L'ensemble de données doit provenir du même projet et du même emplacement ancêtres.

createTime

string (Timestamp format)

Uniquement dans les résultats. Horodatage lors de la création de ce modèle.

Un horodatage au format RFC3339 UTC "Zulu", précis à la nanoseconde près. Exemple : "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
updateTime

string (Timestamp format)

Uniquement dans les résultats. Horodatage de la dernière mise à jour de ce modèle.

Un horodatage au format RFC3339 UTC "Zulu", précis à la nanoseconde près. Exemple : "2014-10-02T15:01:23.045123456Z"
deploymentState

enum ( DeploymentState )

Uniquement dans les résultats. État de déploiement du modèle. Un modèle ne peut traiter les requêtes de prédiction qu'après son déploiement.

Champ d'union model_metadata. Obligatoire. Métadonnées du modèle qui sont spécifiques au type de problème. La valeur de ce champ doit correspondre au type de métadonnées de l'ensemble de données utilisé pour entraîner le modèle. Le champ model_metadata ne peut contenir que l'un des éléments suivants :
translationModelMetadata

objet ( TranslationModelMetadata )

Métadonnées pour les modèles de traduction.

imageClassificationModelMetadata

objet ( ImageClassificationModelMetadata )

Métadonnées pour les modèles de classification d'images.

textClassificationModelMetadata

objet ( TextClassificationModelMetadata )

Métadonnées pour les modèles de classification de texte.

videoClassificationModelMetadata

objet ( VideoClassificationModelMetadata )

Métadonnées pour les modèles de classification de vidéos.

TranslationModelMetadata

Métadonnées du modèle qui sont spécifiques à la traduction.

Représentation JSON 

{
  "baseModel": string,
  "sourceLanguageCode": string,
  "targetLanguageCode": string
}
Champs
baseModel

string

Nom de la ressource du modèle à utiliser comme référence pour entraîner le modèle personnalisé. S'il n'est pas défini, le modèle de base par défaut fourni par Google Translate est utilisé. Format : projects/{project_id}/locations/{locationId}/models/{modelId}

sourceLanguageCode

string

Uniquement dans les résultats. Obtenu à partir de l'ensemble de données. La langue source (code de langue BCP-47) utilisée pour l'entraînement.

targetLanguageCode

string

Uniquement dans les résultats. La langue cible (code de langue BCP-47) utilisée pour l'entraînement.

ImageClassificationModelMetadata

Métadonnées du modèle pour la classification d'images.

Représentation JSON 

{
  "baseModelId": string,
  "trainBudget": string,
  "trainCost": string,
  "stopReason": string
}
Champs
baseModelId

string

(Facultatif) L'ID du modèle de base. S'il est spécifié, le nouveau modèle sera créé d'après le modèle de base. Sinon, le nouveau modèle sera créé entièrement. Le modèle de base doit se trouver dans le même projet project et au même emplacement location que le nouveau modèle à créer.

trainBudget

string (int64 format)

Obligatoire. Le budget d'entraînement pour la création de ce modèle, exprimé en heures. Le coût réel trainCost sera égal ou inférieur à cette valeur.

trainCost

string (int64 format)

Uniquement dans les résultats. Le coût d'entraînement réel pour la création de ce modèle. Si ce modèle est créé à partir d'un modèle de base, le coût d'entraînement pour la création du modèle de base n'est pas inclus.

stopReason

string

Uniquement dans les résultats. La raison pour laquelle cette opération de création de modèle a été arrêtée, par exemple : BUDGET_REACHED, MODEL_CONVERGED.

TextClassificationModelMetadata

Métadonnées du modèle qui sont spécifiques au type de problème.

VideoClassificationModelMetadata

Métadonnées du modèle qui sont spécifiques à la classification de vidéos.

DeploymentState

État de déploiement du modèle.

Enums
DEPLOYMENT_STATE_UNSPECIFIED Ne pas utiliser ce type. Il s'agit de la valeur par défaut attribuée à une énumération non définie.
DEPLOYED Le modèle est déployé.
UNDEPLOYED Le modèle n'est pas déployé.

Méthodes

batchPredict

 Permet d'effectuer une prédiction par lot.

create

 Crée un modèle.

delete

 Supprime un modèle.

deploy

 Déploie le modèle.

get

 Permet d'obtenir un modèle.

getIamPolicy

 Récupère la stratégie de contrôle d'accès d'une ressource.

list

 Répertorie les modèles.

predict

 Permet d'effectuer une prédiction en ligne.

setIamPolicy

 Permet de définir la stratégie de contrôle d'accès de la ressource spécifiée.

undeploy

 Annule le déploiement du modèle.