Puoi creare un modello personalizzato addestrandolo utilizzando un set di dati preparato. AutoML Vision utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutare le prestazioni. Puoi esaminare i risultati, modificare il set di dati di addestramento in base alle tue esigenze e addestrare un nuovo modello utilizzando il set di dati migliorato.
L'addestramento di un modello può richiedere diverse ore. AutoML API permette di controllare lo stato dell'addestramento.
Poiché AutoML Vision crea un nuovo modello ogni volta che inizi l'addestramento, il tuo progetto potrebbe includere numerosi modelli. Puoi ottenere un elenco dei modelli nel tuo progetto ed eliminare i modelli che non ti servono più.
Elenco dei modelli
Questa sezione descrive come recuperare un dei modelli disponibili per un progetto.
UI web
Per visualizzare un elenco dei modelli disponibili utilizzando Vision Dashboard, fai clic sull'icona a forma di lampadina a sinistra barra di navigazione.
Per visualizzare i modelli di un altro progetto, seleziona il progetto dal menu a discesa in alto a destra nella barra del titolo.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
Metodo HTTP e URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
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"
PowerShell
Esegui questo comando:
$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" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile all'esempio seguente. Questa risposta mostra informazioni sui due modelli ospitati su Cloud.
{ "model": [ { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID_1", "displayName": "DISPLAY_NAME_1", "datasetId": "DATASET_ID", "createTime": "2019-10-30T20:06:08.253243Z", "deploymentState": "UNDEPLOYED", "updateTime": "2019-10-30T20:54:50.472328Z", "imageClassificationModelMetadata": { "trainBudget": "1", "modelType": "mobile-low-latency-1", "nodeQps": 3.2 } }, { "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID_2", "displayName": "DISPLAY_NAME_2", "datasetId": "DATASET_ID", "createTime": "2019-10-29T19:06:38.048492Z", "deploymentState": "UNDEPLOYED", "updateTime": "2019-10-29T19:35:19.104716Z", "imageClassificationModelMetadata": { "trainBudget": "1", "modelType": "cloud", "nodeQps": 3.2 } } ] }
Go
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Linguaggi aggiuntivi
C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per .NET.
PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per PHP.
Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per Ruby.
Recupero delle informazioni su un modello
Utilizza i seguenti esempi di codice per ottenere informazioni su un modello addestrato specifico. Puoi utilizzare le informazioni restituite da questa richiesta per modificare la modalità o inviare una richiesta di previsione.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- model-id: l'ID del modello, dalla
quando hai creato il modello. L'ID è l'ultimo elemento del nome del modello.
Ad esempio:
- nome modello:
projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
- ID modello:
IOD4412217016962778756
- nome modello:
Metodo HTTP e URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
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"
PowerShell
Esegui questo comando:
$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" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID", "displayName": "DISPLAY_NAME", "datasetId": "DATASET_ID", "createTime": "2019-10-29T19:06:38.048492Z", "deploymentState": "UNDEPLOYED", "updateTime": "2019-10-29T19:35:19.104716Z", "imageClassificationModelMetadata": { "trainBudget": "1", "modelType": "cloud", "nodeQps": 3.2 } }
Go
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Linguaggi aggiuntivi
C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento per il rilevamento di oggetti di AutoML Vision per .NET.
PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento per il rilevamento di oggetti di AutoML Vision per PHP.
Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento per il rilevamento di oggetti di AutoML Vision per Ruby.
Aggiornamento del numero di nodi di un modello
Una volta che il modello è stato addestrato, puoi aggiornare il numero di nodi su cui viene eseguito il deployment del modello per rispondere alla quantità specifica di traffico. Ad esempio, se registrano un numero di query al secondo (QPS) maggiore del previsto.
Puoi modificare questo numero di nodo senza prima avere per annullare il deployment del modello. L'aggiornamento del deployment modificherà il numero di nodi senza interrompendo il traffico di previsione gestito.
UI web
In Vision Dashboard seleziona la scheda Modelli nel riquadro di navigazione a sinistra barra per visualizzare i modelli disponibili.
Per visualizzare i modelli di un altro progetto, seleziona il progetto dal nell'elenco a discesa in alto a destra della barra del titolo.
- Seleziona il modello addestrato di cui hai eseguito il deployment.
- Seleziona il pulsante Testa e Usa Tab appena sotto la barra del titolo.
-
Viene visualizzato un messaggio nella parte superiore della pagina con il messaggio: del modello è stato eseguito ed è disponibile per le richieste di previsione online". Seleziona l'opzione Aggiorna deployment a lato di questo testo.
- Nella finestra Aggiorna deployment che si apre, seleziona il nuovo numero di nodo
su cui eseguire il deployment del modello dall'elenco. I numeri dei nodi mostrano la stima
query di previsione al secondo (QPS).
Dopo aver selezionato un nuovo numero di nodo dall'elenco, seleziona Aggiorna il deployment per aggiornare il numero di nodo in cui viene eseguito il deployment del modello.
- Tornerai alla sezione Test & Usa la finestra in cui vedi il testo
che ora mostra "Deployment del modello in corso...".
Dopo aver eseguito il deployment del modello sul nuovo numero di nodo, riceverà un'email all'indirizzo associato al tuo progetto.
REST
Lo stesso metodo che usi inizialmente per eseguire il deployment di un modello viene usato anche per modificare il numero di nodo del modello di cui è stato eseguito il deployment.Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- model-id: l'ID del modello, dalla
quando hai creato il modello. L'ID è l'ultimo elemento del nome del modello.
Ad esempio:
- nome modello:
projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
- ID modello:
IOD4412217016962778756
- nome modello:
Considerazioni sui campi:
nodeCount
- Il numero di nodi su cui eseguire il deployment del modello. Il valore deve essere compreso tra 1 e 100, inclusi su entrambe le estremità. Un nodo è un di una risorsa macchina, in grado di gestire la previsione online query al secondo (QPS) come indicato nellaqps_per_node
.
Metodo HTTP e URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:deploy
Corpo JSON della richiesta:
{ "imageClassificationModelDeploymentMetadata": { "nodeCount": 2 } }
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
.
ed esegui questo comando:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:deploy"
PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
.
ed esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:deploy" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare l'ID operazione per ottenere lo stato dell'attività. Per un esempio, vedi Operazioni con operazioni a lunga esecuzione
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata", "createTime": "2019-08-07T22:00:20.692109Z", "updateTime": "2019-08-07T22:00:20.692109Z", "deployModelDetails": {} } }
Puoi ottenere lo stato di un'operazione con il metodo HTTP e l'URL seguenti:
GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID
Lo stato di un'operazione terminata sarà simile al seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata", "createTime": "2019-06-21T16:47:21.704674Z", "updateTime": "2019-06-21T17:01:00.802505Z", "deployModelDetails": {} }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
Go
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Linguaggi aggiuntivi
C#: Segui le Istruzioni per la configurazione di C# Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per .NET.
PHP Segui le Istruzioni per la configurazione dei file PHP Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per PHP.
Rubino: Segui le Istruzioni per la configurazione di Ruby Nella pagina delle librerie client e poi visita Documentazione di riferimento di AutoML Vision per Ruby.
Eliminazione di un modello
L'esempio seguente elimina un modello.
UI web
In Vision Dashboard, fai clic sull'icona a forma di lampadina nel menu di navigazione a sinistra per visualizzare l'elenco dei modelli disponibili.
Fai clic sul menu con tre puntini all'estrema destra della riga che vuoi eliminare e Seleziona Elimina modello.
Fai clic su Elimina nella finestra di dialogo di conferma.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- project-id: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
- model-id: l'ID del modello, dalla
quando hai creato il modello. L'ID è l'ultimo elemento del nome del modello.
Ad esempio:
- nome modello:
projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
- ID modello:
IOD4412217016962778756
- nome modello:
Metodo HTTP e URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us- central1/models/MODEL_ID
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X DELETE \
-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"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us- central1/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare l'ID operazione per ottenere lo stato dell'attività. Per un esempio, vedi Operazioni con operazioni a lunga esecuzione
{ "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata", "createTime": "2018-11-01T15:59:36.196506Z", "updateTime": "2018-11-01T15:59:36.196506Z", "deleteDetails": {} } }
Go
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.
Python
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione per questa lingua nella Librerie client.