Prueba los modelos de Gemini 1.5, los modelos multimodales más recientes de Vertex AI, y descubre lo que puedes compilar con una ventana de contexto de hasta 2 millones de tokens. Prueba los modelos de Gemini 1.5, los modelos multimodales más recientes en Vertex AI, y descubre lo que puedes compilar con una ventana de contexto de hasta 2 millones de tokens.

Se usó la API de Cloud Translation para traducir esta página.

Anota un video con la línea de comandos

En esta página, se muestra cómo realizar una solicitud a la API de Video Intelligence con curl para tus proyectos.

Puedes seguir los pasos que se enumeran en esta página o probar esta guía de inicio rápido como un entrenamiento del lab de Google Cloud.

Probar con un lab

Antes de comenzar

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API necesaria.

Habilita la API

Create a service account:

In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account
Select your project.
In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.
Click Create and continue.
Click Done to finish creating the service account.

Do not close your browser window. You will use it in the next step.

Create a service account key:

In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
Click Keys.
Click Add key, and then click Create new key.
Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
Click Close.

Configura la variable de entorno GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS en la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales. Esta variable solo se aplica a la sesión actual de Cloud Shell. Por lo tanto, si abres una sesión nueva, deberás volver a configurar la variable.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API necesaria.

Habilita la API

Create a service account:

In the Google Cloud console, go to the Create service account page.
Go to Create service account
Select your project.
In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.
Click Create and continue.
Click Done to finish creating the service account.

Do not close your browser window. You will use it in the next step.

Create a service account key:

In the Google Cloud console, click the email address for the service account that you created.
Click Keys.
Click Add key, and then click Create new key.
Click Create. A JSON key file is downloaded to your computer.
Click Close.

Ejemplo: Linux o macOS

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="/home/user/Downloads/service-account-file.json"

Ejemplo: Windows

Para PowerShell:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="KEY_PATH"

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Por ejemplo:

$env:GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="C:\Users\username\Downloads\service-account-file.json"

Para el símbolo del sistema:

set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_PATH

Reemplaza KEY_PATH por la ruta del archivo JSON que contiene tus credenciales.

Instala Google Cloud CLI.

Para inicializar la CLI de gcloud, ejecuta el siguiente comando:

gcloud init

Haz una solicitud para anotar un video

gcloud

Usa gcloud CLI para llamar al comando detect-labels en la ruta del video que se analizará.

gcloud ml video detect-labels gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT

Línea de comandos

Usa curl para realizar una solicitud POST al método videos:annotate mediante el comando gcloud auth application-default print-access-token a fin de pegar un token de acceso en tu cuenta de servicio:

curl -X POST \
  -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
  -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
  --data '{"inputUri":"gs://YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT","features":["LABEL_DETECTION"]}'\
  "https://videointelligence.googleapis.com/v1/videos:annotate"

La API de Video Intelligence crea una operación para procesar su solicitud. En la respuesta, se incluye el nombre de la operación:
```
{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID"
}
```
Puedes solicitar información sobre la operación mediante una llamanda al extremo v1.operations y reemplaza OPERATION_NAME en el siguiente ejemplo con el nombre que se muestra en el paso anterior:
```
 curl -X GET \
   -H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
   https://videointelligence.googleapis.com/v1/OPERATION_NAME
```

Verás información relacionada con tu operación. Si la operación se completó, se incluirá un campo done y se establecerá en true:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
  "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress",
    "annotationProgress": [
      {
        "inputUri": "/YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "progressPercent": 100,
        "startTime": "2020-04-01T22:13:17.978847Z",
        "updateTime": "2020-04-01T22:13:29.576004Z"
      }
    ]
  },
  "done": true,
 ...
}

Dele algo de tiempo a la solicitud (por lo general, un minuto), la misma solicitud muestra los resultados de la anotación:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoProgress",
    "annotationProgress": [
      {
        "inputUri": "YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "progressPercent": 100,
        "startTime": "2020-04-01T22:13:17.978847Z",
        "updateTime": "2020-04-01T22:13:29.576004Z"
      }
    ]
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.videointelligence.v1.AnnotateVideoResponse",
    "annotationResults": [
      {
        "inputUri": "/YOUR_BUCKET/YOUR_OBJECT",
        "segmentLabelAnnotations": [
          {
            "entity": {
              "entityId": "/m/07bsy",
              "description": "transport",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.81231534
              }
            ]
          },
         {
          "entity": {
              "entityId": "/m/01n32",
              "description": "city",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "categoryEntities": [
              {
                "entityId": "/m/043rvww",
                "description": "geographical feature",
                "languageCode": "en-US"
              }
            ],
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.3942462
              }
            ]
          },
          ...
          {
            "entity": {
              "entityId": "/m/06gfj",
              "description": "road",
              "languageCode": "en-US"
            },
            "segments": [
              {
                "segment": {
                  "startTimeOffset": "0s",
                  "endTimeOffset": "38.757872s"
                },
                "confidence": 0.86698604
              }
            ]
          }
        ]
      }
    ]
  }
}

¡Felicitaciones! Enviaste tu primera solicitud a la API de Video Intelligence.

Limpia

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