Beim Auflisten filtern

Mit Filtern werden spezifischere Ergebnisse zurückgegeben, wenn Sie Ressourcen, Bewertungen oder Vorgänge auflisten.

Wichtiger Hinweis: Im Allgemeinen können Sie filtern, indem Sie die folgende Syntax an die Anfrage-URL anhängen:

• ?filter="[filter_name=]filter-value": Gibt alle JSON-Objekte zurück, die mit filter-value übereinstimmen.
• ?filter="": Ein nicht festgelegter Filter. Es werden keine Übereinstimmungen zurückgegeben.
• ?filter="*": Ein Filter, der mit allen möglichen Werten übereinstimmt.

Operations

Sie können aufgelistete Vorgänge mithilfe der folgenden Parameter filtern:

Filter

• operation_id: Gibt alle Vorgänge mit einer ID zurück, die dem angegebenen Wert entspricht. Sie können auch Vorgänge angeben, die keinem bestimmten Wert entsprechen (!=).
• done: Gibt alle Vorgänge mit dem Status "done": true zurück. Sie können auch Vorgänge angeben, die noch aktiv sind (nicht "done").

  Abfragen:

  • ?filter="done=true"
  • ?filter="done!=true"
• worksOn: Gibt alle Vorgänge zurück, die an einer Ressource ausgeführt werden (Dataset oder Modell). Sie können auch Vorgänge angeben, die keinem bestimmten Wert entsprechen (!=).

  Abfragen:

  • Dataset: ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id"
  • model: ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"

Zusätzliche Suchparameter

• pageSize: Begrenzt die zurückgegebenen Ergebnisse auf eine bestimmte Anzahl von Zeilen. Wenn dies nicht angegeben ist, wählt der Server eine Standardgröße aus.
• pageToken: Ein Token zum Abrufen der nächsten Ergebnisseite. Eine erste Abfrage mit einer festgelegten pageSize und mehr Ergebnissen, als auf eine Seite dieser Größe passen, gibt ebenfalls ein nextPageToken zurück. Dieses Token kann dann an pageToken übergeben werden, um nachfolgende Ergebnisse abzurufen.

Das folgende Befehlszeilen-Codebeispiel zeigt, wie Sie aufgelistete Vorgänge nach abgeschlossenen Vorgängen mit dem Status "done": true filtern.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

• project-id: Ihr Google Cloud Platform-Projekt ID.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true"

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true""

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations?filter="done=true"" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Die folgende Antwort stammt aus einem Projekt mit mehreren AutoML-Vorgängen, die nach abgeschlossenen Vorgängen gefiltert sind (?filter="done=true").

Antwort

    {
  "operations": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/VCN1765936620487311360",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-12T19:50:54.701276Z",
        "updateTime": "2019-12-12T21:44:41.398588Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/VCN3089482538515693568"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN4019988233986244608",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2269: The label is already a ground truth."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: Single label example 6192816919589105442 can have at most one approved positive annotation."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2267: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-12T20:24:26.992578Z",
        "updateTime": "2019-12-12T20:40:39.672070Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL1400159888251813888",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:08:07.315450Z",
        "updateTime": "2019-12-12T00:48:44.703974Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/TBL5737009781177057280"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL7492967234130673664",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:07:36.217459Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:08:17.727121Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "error": {
        "code": 1,
        "message": "CANCELLED"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL6841634138022215680",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:02:56.089038Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:02:59.300928Z",
        "deleteDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL8322192515520266240",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T22:57:14.840747Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:59:00.764354Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TCN7841151780321755136",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: DUPLICATE_CONTENT: Duplicated content detected. Multiple documents (line 2552 and line 3528) share the same content."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://automl-docs-filtering-vcm/happiness.csv line 3527: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-11T22:22:40.789066Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:36:40.388359Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    }
  ]
}

Zusätzliche Abfrageparameter

Für Abfragen mit anderen Parametern (pageSize, pageToken) fügen Sie die gewünschten Parameter an die URL an:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?pageSize=INT

Sie können die Parameter mit einem Und-Zeichen (&) verketten:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?filter="done=true&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

Datasets

Sie können aufgelistete Datatsets mithilfe der folgenden Parameter filtern:

Filter

• dataset_metadata: gibt alle Datasets mit dem Zielmetadatentyp zurück

  Verfügbare Werte

  • imageClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Vision – Bildklassifizierung)
  • imageObjectDetectionDatasetMetadata:* (AutoML Vision – Objekterkennung)
  • textClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language – Klassifizierung)
  • textExtractionDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language – Entitätsextraktion)
  • textSentimentDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language – Sentimentanalyse)
  • translationDatasetMetadata:* (AutoML Translation)

Zusätzliche Suchparameter

• pageSize: Begrenzt die zurückgegebenen Ergebnisse auf eine bestimmte Anzahl von Zeilen. Wenn dies nicht angegeben ist, wählt der Server eine Standardgröße aus.
• pageToken: Ein Token zum Abrufen der nächsten Ergebnisseite. Eine erste Abfrage mit einer festgelegten pageSize und mehr Ergebnissen, als auf eine Seite dieser Größe passen, gibt ebenfalls ein nextPageToken zurück. Dieses Token kann dann an pageToken übergeben werden, um nachfolgende Ergebnisse abzurufen.

Das folgende Befehlszeilen-Codebeispiel zeigt, wie Sie aufgelistete Datasets durch Angabe von dataset_metadata filtern.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

• project-id: Ihr Google Cloud Platform-Projekt ID.
• dataset-metadata-value: Der Typ von dataset_metadata, den Sie filtern. Diese Werte hängen vom AutoML-Problemtyp ab.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value"

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value""

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Die folgende Antwort stammt aus einem Projekt mit mehreren AutoML-Dataset-Typen, die nach AutoML Translation-Datasets gefiltert sind (?filter="translationDatasetMetadata:*").

Antwort:

Antwort

Die Seite

Zusätzliche Abfrageparameter

Für Abfragen mit anderen Parametern (pageSize, pageToken) fügen Sie die gewünschten Parameter an die URL an:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?pageSize=INT

Sie können die Parameter mit einem Und-Zeichen (&) verketten:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

Modelle

Sie können aufgelistete Modelle mithilfe der folgenden Parameter filtern:

Filter

• model_metadata: Gibt alle Modelle mit dem Zielmetadatentyp zurück.

  Verfügbare Werte

  • imageClassificationModelMetadata:* (AutoML Vision – Bildklassifizierung)
  • imageObjectDetectionModelMetadata:* (AutoML Vision – Objekterkennung)
  • textClassificationModelMetadata:* (AutoML Natural Language – Klassifizierung)
  • textExtractionModelMetadata:* (AutoML Natural Language – Entitätsextraktion)
  • textSentimentModelMetadata:* (AutoML Natural Language – Sentimentanalyse)
  • translationModelMetadata:* (AutoML Translation)
• datasetId: Gibt alle Modelle zurück, die aus einem bestimmten Dataset erstellt wurden.

Zusätzliche Suchparameter

• pageSize: Begrenzt die zurückgegebenen Ergebnisse auf eine bestimmte Anzahl von Zeilen. Wenn dies nicht angegeben ist, wählt der Server eine Standardgröße aus.
• pageToken: Ein Token zum Abrufen der nächsten Ergebnisseite. Eine erste Abfrage mit einer festgelegten pageSize und mehr Ergebnissen, als auf eine Seite dieser Größe passen, gibt ebenfalls ein nextPageToken zurück. Dieses Token kann dann an pageToken übergeben werden, um nachfolgende Ergebnisse abzurufen.

Das folgende Befehlszeilen-Codebeispiel zeigt, wie Sie aufgelistete Modelle durch Angabe von model_metadata filtern.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

• project-id: Ihr Google Cloud Platform-Projekt ID.
• model-metadata-value: Der Typ von model_metadata, den Sie filtern. Diese Werte hängen vom AutoML-Problemtyp ab.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value"

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value""

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Die folgende Antwort stammt aus einem Projekt mit mehreren AutoML-Modelltypen, die nach AutoML Natural Language-Modellen gefiltert sind (?filter="textClassificationModelMetadata:*").

Antwort

Die Seite

Zusätzliche Abfrageparameter

Für Abfragen mit anderen Parametern (pageSize, pageToken) fügen Sie die gewünschten Parameter an die URL an:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?pageSize=INT

Sie können die Parameter mit einem Und-Zeichen (&) verketten:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

modelEvaulations

Sie können aufgelistete Modellbewertungen mithilfe der folgenden Parameter filtern:

Filter

• annotationSpecId: Gibt alle Modellbewertungen mit einer ID zurück, die dem angegebenen Wert entspricht. Sie können auch Modellbewertungen angeben, die keinem bestimmten Wert entsprechen (!=).

Zusätzliche Suchparameter

• pageSize: Begrenzt die zurückgegebenen Ergebnisse auf eine bestimmte Anzahl von Zeilen. Wenn dies nicht angegeben ist, wählt der Server eine Standardgröße aus.
• pageToken: Ein Token zum Abrufen der nächsten Ergebnisseite. Eine erste Abfrage mit einer festgelegten pageSize und mehr Ergebnissen, als auf eine Seite dieser Größe passen, gibt ebenfalls ein nextPageToken zurück. Dieses Token kann dann an pageToken übergeben werden, um nachfolgende Ergebnisse abzurufen.

Das folgende Befehlszeilen-Codebeispiel zeigt, wie Sie aufgelistete Modellbewertungen durch Angabe von annotationSpecId filtern.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

• project-id: Ihr Google Cloud Platform-Projekt ID.
• model-id: Die ID des Modells, dessen Bewertungen Sie abrufen möchten.
• annotation-spec-id: Die ID der Annotationsspezifikation, auf die die Modellbewertung angewendet wird. Die ID ist für die gesamte Modellbewertung leer.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud CLI angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch in der gcloud CLI anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: project-id" \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id""

PowerShell

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto in der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"" | Select-Object -Expand Content

Wenn die Anfrage erfolgreich ist, gibt der Server den HTTP-Statuscode 200 OK und die Antwort im JSON-Format zurück.

Die folgende Antwort stammt aus einem Projekt mit mehreren AutoML-Modelltypen, die nach Modellbewertungen eines einzelnen Modells gefiltert sind (?filter="annotationSpecId=1231173747155664896").

Antwort

Die Seite

Zusätzliche Abfrageparameter

Für Abfragen mit anderen Parametern (pageSize, pageToken) fügen Sie die gewünschten Parameter an die URL an:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?pageSize=INT

Sie können die Parameter mit einem Und-Zeichen (&) verketten:

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"