- Ressource: Modell
- TranslationModelMetadata
- ImageClassificationModelMetadata
- TextClassificationModelMetadata
- VideoClassificationModelMetadata
- DeploymentState
- Methoden
Ressource: Modell
API-Proto, der ein trainiertes Modell für maschinelles Lernen darstellt.
JSON-Darstellung | |
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{ "name": string, "displayName": string, "datasetId": string, "createTime": string, "updateTime": string, "deploymentState": enum( |
Felder | ||
---|---|---|
name |
Nur Ausgabe. Ressourcenname des Modells. Format: |
|
displayName |
Erforderlich. Der Name des Modells, das auf der Benutzeroberfläche angezeigt werden soll. Der Name kann bis zu 32 Zeichen lang sein und darf gemäß ASCII-Codierung nur aus lateinischen Groß- und Kleinbuchstaben (A–Z bzw. a–z), Unterstrichen (_) und den Ziffern 0–9 bestehen. Er muss mit einem Buchstaben beginnen. |
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datasetId |
Erforderlich. Die Ressourcen-ID des Datasets, das zum Erstellen des Modells verwendet wurde. Das Dataset muss aus demselben Ancestor-Projekt und vom selben Speicherort stammen. |
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createTime |
Nur Ausgabe. Der Zeitstempel für den Zeitpunkt, zu dem dieses Modell erstellt wurde. Ein Zeitstempel im Format "RFC3339 UTC 'Zulu'" in Nanosekunden. Beispiel: |
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updateTime |
Nur Ausgabe. Der Zeitstempel für den Zeitpunkt, zu dem dieses Modell zuletzt aktualisiert wurde. Ein Zeitstempel im Format "RFC3339 UTC 'Zulu'" in Nanosekunden. Beispiel: |
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deploymentState |
Nur Ausgabe. Bereitstellungsstatus des Modells. Ein Modell kann Vorhersageanfragen erst bearbeiten, nachdem es bereitgestellt wurde. |
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Union-Feld model_metadata . Erforderlich. Die Modellmetadaten, die für den Problemtyp spezifisch sind. Muss mit dem Metadatentyp des Datasets übereinstimmen, das zum Trainieren des Modells verwendet wurde. Für model_metadata kommt nur eine der folgenden Möglichkeiten infrage: |
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translationModelMetadata |
Metadaten für Übersetzungsmodelle. |
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imageClassificationModelMetadata |
Metadaten für Bildklassifizierungsmodelle. |
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textClassificationModelMetadata |
Metadaten für Textklassifizierungsmodelle. |
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videoClassificationModelMetadata |
Metadaten für Videoklassifizierungsmodelle. |
TranslationModelMetadata
Übersetzungsspezifische Modellmetadaten.
JSON-Darstellung | |
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{ "baseModel": string, "sourceLanguageCode": string, "targetLanguageCode": string } |
Felder | |
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baseModel |
Der Ressourcenname des Modells, das als Ausgangsbasis zum Trainieren des benutzerdefinierten Modells verwendet wird. Wenn kein Wert festgelegt ist, wird das Standardbasismodell von Google Übersetzer verwendet. Format: |
sourceLanguageCode |
Nur Ausgabe. Aus dem Dataset abgeleitet. Die Ausgangssprache (der BCP-47-Sprachcode), die für das Training verwendet wird. |
targetLanguageCode |
Nur Ausgabe. Die Zielsprache (der BCP-47-Sprachcode), die für das Training verwendet wird. |
ImageClassificationModelMetadata
Modellmetadaten für die Bildklassifizierung.
JSON-Darstellung | |
---|---|
{ "baseModelId": string, "trainBudget": string, "trainCost": string, "stopReason": string } |
Felder | |
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baseModelId |
Optional. Die ID des |
trainBudget |
Erforderlich. Das Trainingsbudget zum Erstellen dieses Modells in Stunden. Die tatsächliche Höhe der |
trainCost |
Nur Ausgabe. Die tatsächlichen Kosten für die Erstellung dieses Modells. Wenn dieses Modell auf Grundlage eines |
stopReason |
Nur Ausgabe. Gibt den Grund an, aus dem der Vorgang zum Erstellen eines Modells angehalten wurde, zum Beispiel |
TextClassificationModelMetadata
Modellmetadaten, die für die Textklassifizierung spezifisch sind.
VideoClassificationModelMetadata
Modellmetadaten speziell für die Videoklassifizierung.
DeploymentState
Bereitstellungsstatus des Modells.
Enums | |
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DEPLOYMENT_STATE_UNSPECIFIED |
Sollte nicht verwendet werden. Nicht festgelegte Enums haben standardmäßig diesen Wert. |
DEPLOYED |
Modell wurde bereitgestellt. |
UNDEPLOYED |
Modell wurde nicht bereitgestellt. |
Methoden |
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Führt eine Batchvorhersage durch. |
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Erstellt ein Modell. |
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Löscht ein Modell. |
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Implementiert ein Modell. |
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Ruft ein Modell ab. |
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Ruft die Zugriffssteuerungsrichtlinie für eine Ressource ab. |
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Listet Modelle auf. |
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Führt eine Onlinevorhersage durch. |
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Legt die Zugriffskontrollrichtlinie für die angegebene Ressource fest. |
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Macht die Bereitstellung eines Modells rückgängig. |