Como gerenciar modelos

Para criar um modelo personalizado, treine-o usando um conjunto de dados AutoML Vision usa os itens do conjunto de dados para treinar o modelo, testá-lo e evaluate o desempenho dele. Você analisa os resultados, ajusta o conjunto de dados de treinamento conforme necessário e treina um novo modelo usando o conjunto de dados aprimorado.

Esse processo pode levar várias horas para ser concluído. O AutoML API permite que você verifique o status do treinamento.

Como o AutoML Vision cria um novo modelo sempre que você inicia o treinamento, seu projeto pode incluir vários modelos. É possível extrair uma lista dos modelos no projeto e excluir os que não forem necessários.

• A duração máxima de um modelo personalizado é de 18 meses a partir da versão em disponibilidade geral (GA, na sigla em inglês). É necessário criar e treinar um novo modelo para continuar classificando o conteúdo após esse período.

• Para previsões on-line e em lote, as chamadas de API predict e batchPredict, respectivamente, são cobertas pelo contrato de nível de serviço. Para previsões on-line, o modelo precisa ser implantado em dois ou mais nós. Consulte a seção abaixo sobre como atualizar o número de nó de um modelo.

  Para previsão on-line e em lote, a duração do modelo não pode ser excedida.

  Os demais termos são os indicados no Contrato de nível de serviço.

• Use rótulos com metadados definidos pelo usuário para organizar seu models. Consulte Como usar rótulos para organizar os recursos do Google Cloud Platform para mais informações sobre rótulos, incluindo os usos comuns.

Como listar modelos

Nesta seção, descrevemos como recuperar uma lista dos modelos disponíveis para um projeto.

Observação: você também pode filtrar ao listar recursos, operações e métricas. Para informações sobre como filtrar, consulte Como filtrar ao listar.

IU da Web

Para ver uma lista dos modelos disponíveis usando Vision Dashboard, clique no ícone de lâmpada no menu de navegação esquerdo.

Para ver os modelos de outro projeto, selecione-o na lista suspensa na parte superior à direita da barra de título.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• project-id: o ID do projeto do GCP.

Método HTTP e URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta. Essa resposta mostra informações sobre dois modelos hospedados no 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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listModels lists existing models.
func listModels(w io.Writer, projectID string, location string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.ListModelsRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.ListModels(ctx, req)

	// Iterate over all results
	for {
		model, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("ListModels.Next: %w", err)
		}

		// Retrieve deployment state.
		deploymentState := "undeployed"
		if model.GetDeploymentState() == automlpb.Model_DEPLOYED {
			deploymentState = "deployed"
		}

		// Display the model information.
		fmt.Fprintf(w, "Model name: %v\n", model.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Model display name: %v\n", model.GetDisplayName())
		fmt.Fprintf(w, "Model create time:\n")
		fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", model.GetCreateTime().GetSeconds())
		fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", model.GetCreateTime().GetNanos())
		fmt.Fprintf(w, "Model deployment state: %v\n", deploymentState)
	}

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ListModelsRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import java.io.IOException;

class ListModels {

  static void listModels() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    listModels(projectId);
  }

  // List the models available in the specified location
  static void listModels(String projectId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");

      // Create list models request.
      ListModelsRequest listModelsRequest =
          ListModelsRequest.newBuilder()
              .setParent(projectLocation.toString())
              .setFilter("")
              .build();

      // List all the models available in the region by applying filter.
      System.out.println("List of models:");
      for (Model model : client.listModels(listModelsRequest).iterateAll()) {
        // Display the model information.
        System.out.format("Model name: %s\n", model.getName());
        // To get the model id, you have to parse it out of the `name` field. As models Ids are
        // required for other methods.
        // Name Format: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}`
        String[] names = model.getName().split("/");
        String retrievedModelId = names[names.length - 1];
        System.out.format("Model id: %s\n", retrievedModelId);
        System.out.format("Model display name: %s\n", model.getDisplayName());
        System.out.println("Model create time:");
        System.out.format("\tseconds: %s\n", model.getCreateTime().getSeconds());
        System.out.format("\tnanos: %s\n", model.getCreateTime().getNanos());
        System.out.format("Model deployment state: %s\n", model.getDeploymentState());
      }
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function listModels() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    filter: 'translation_model_metadata:*',
  };

  const [response] = await client.listModels(request);

  console.log('List of models:');
  for (const model of response) {
    console.log(`Model name: ${model.name}`);
    console.log(`
      Model id: ${model.name.split('/')[model.name.split('/').length - 1]}`);
    console.log(`Model display name: ${model.displayName}`);
    console.log('Model create time');
    console.log(`\tseconds ${model.createTime.seconds}`);
    console.log(`\tnanos ${model.createTime.nanos / 1e9}`);
    console.log(`Model deployment state: ${model.deploymentState}`);
  }
}

listModels();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/us-central1"

request = automl.ListModelsRequest(parent=project_location, filter="")
response = client.list_models(request=request)

print("List of models:")
for model in response:
    # Display the model information.
    if model.deployment_state == automl.Model.DeploymentState.DEPLOYED:
        deployment_state = "deployed"
    else:
        deployment_state = "undeployed"

    print(f"Model name: {model.name}")
    print("Model id: {}".format(model.name.split("/")[-1]))
    print(f"Model display name: {model.display_name}")
    print(f"Model create time: {model.create_time}")
    print(f"Model deployment state: {deployment_state}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision para PHP.

Ruby Siga estas instruções:Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite oDocumentação de referência do AutoML Vision para Ruby.

Como conseguir informações sobre um modelo

Use os exemplos de código a seguir para receber informações sobre um modelo treinado específico. Use as informações retornadas dessa solicitação para modificar o modo ou enviar uma solicitação de previsão.

Nesta seção, os exemplos retornam os metadados básicos sobre um modelo. Para mais detalhes sobre a precisão e a prontidão de um modelo, consulte o tópico “Como avaliar modelos”.

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• project-id: o ID do projeto do GCP.
• model-id: o ID do seu modelo, a partir da resposta de quando você o criou. Ele é o último elemento no nome do modelo. Por exemplo:
  • Nome do modelo: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
  • ID do modelo: IOD4412217016962778756

Método HTTP e URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

    {
  "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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// getModel gets a model.
func getModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.GetModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	model, err := client.GetModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("GetModel: %w", err)
	}

	// Retrieve deployment state.
	deploymentState := "undeployed"
	if model.GetDeploymentState() == automlpb.Model_DEPLOYED {
		deploymentState = "deployed"
	}

	// Display the model information.
	fmt.Fprintf(w, "Model name: %v\n", model.GetName())
	fmt.Fprintf(w, "Model display name: %v\n", model.GetDisplayName())
	fmt.Fprintf(w, "Model create time:\n")
	fmt.Fprintf(w, "\tseconds: %v\n", model.GetCreateTime().GetSeconds())
	fmt.Fprintf(w, "\tnanos: %v\n", model.GetCreateTime().GetNanos())
	fmt.Fprintf(w, "Model deployment state: %v\n", deploymentState)

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import java.io.IOException;

class GetModel {

  static void getModel() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    getModel(projectId, modelId);
  }

  // Get a model
  static void getModel(String projectId, String modelId) throws IOException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      Model model = client.getModel(modelFullId);

      // Display the model information.
      System.out.format("Model name: %s\n", model.getName());
      // To get the model id, you have to parse it out of the `name` field. As models Ids are
      // required for other methods.
      // Name Format: `projects/{project_id}/locations/{location_id}/models/{model_id}`
      String[] names = model.getName().split("/");
      String retrievedModelId = names[names.length - 1];
      System.out.format("Model id: %s\n", retrievedModelId);
      System.out.format("Model display name: %s\n", model.getDisplayName());
      System.out.println("Model create time:");
      System.out.format("\tseconds: %s\n", model.getCreateTime().getSeconds());
      System.out.format("\tnanos: %s\n", model.getCreateTime().getNanos());
      System.out.format("Model deployment state: %s\n", model.getDeploymentState());
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function getModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

  const [response] = await client.getModel(request);

  console.log(`Model name: ${response.name}`);
  console.log(
    `Model id: ${
      response.name.split('/')[response.name.split('/').length - 1]
    }`
  );
  console.log(`Model display name: ${response.displayName}`);
  console.log('Model create time');
  console.log(`\tseconds ${response.createTime.seconds}`);
  console.log(`\tnanos ${response.createTime.nanos / 1e9}`);
  console.log(`Model deployment state: ${response.deploymentState}`);
}

getModel();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
model = client.get_model(name=model_full_id)

# Retrieve deployment state.
if model.deployment_state == automl.Model.DeploymentState.DEPLOYED:
    deployment_state = "deployed"
else:
    deployment_state = "undeployed"

# Display the model information.
print(f"Model name: {model.name}")
print("Model id: {}".format(model.name.split("/")[-1]))
print(f"Model display name: {model.display_name}")
print(f"Model create time: {model.create_time}")
print(f"Model deployment state: {deployment_state}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision Object Detection para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision Object Detection para PHP.

Ruby Siga estas instruções:Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite oDocumentação de referência do AutoML Vision Object Detection para Ruby.

Atualizar o número do nó de um modelo

Depois de ter um modelo implantado treinado, atualize o número de nós em que o modelo é implantado para responder à sua quantidade específica de tráfego. Por exemplo, se você tiver uma quantidade maior de consultas por segundo (QPS) do que o esperado.

É possível alterar este número de nós sem ter que desfazer a implantação do modelo primeiro. A atualização da implantação alterará o número de nós sem interromper o tráfego de previsão exibido.

A contagem de nós estará sujeita à cota listada na página de cotas. Por padrão, um usuário pode ter até 10 nós,

IU da Web

1. Em Vision Dashboard selecione a guia Modelos na barra de navegação à esquerda para mostrar os modelos disponíveis.

   Para ver os modelos de outro projeto, selecione o projeto na lista suspensa na parte superior direita da barra de título.

2. Selecione o modelo treinado que você implantou.
3. Selecione a guia Testar e usar logo abaixo da barra de título.

4. Uma mensagem é exibida em uma caixa na parte superior da página que diz "Seu modelo foi implantado e está disponível para solicitações de previsão on-line". Selecione a opção Atualizar implantação na parte lateral deste texto.

   
5. Na janela Atualizar implantação que é aberta, selecione o novo número de nó para implantar o modelo na lista. Números de nós exibem as consultas de previsão estimadas por segundo (QPS, na sigla em inglês).

6. Depois de selecionar um novo número de nó na lista, selecione Atualizar implantação para atualizar o número do nó no qual o modelo é implantado.

   
7. Você retornará à janela Testar e usar e verá a caixa de texto exibindo "Implantando modelo...".
   Observação: isso é semelhante à implantação inicial do seu modelo.
   

8. Depois que seu modelo for implantado com sucesso no novo número de nó, você receberá um e-mail no endereço associado ao projeto.

REST

O mesmo método usado para implantar um modelo inicialmente também é usado para alterar o número do nó do modelo implantado.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça estas substituições:

• project-id: o ID do projeto do GCP.
• model-id: o ID do seu modelo, a partir da resposta de quando você o criou. Ele é o último elemento no nome do modelo. Por exemplo:
  • Nome do modelo: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
  • ID do modelo: IOD4412217016962778756

Considerações de campo:

• nodeCount: o número de nós para implantar o modelo. O valor precisa estar entre 1 e 100, inclusive nas duas extremidades. Um nó é uma abstração de um recurso de máquina que pode processar consultas de previsão por segundo (QPS) on-line, conforme fornecido no qps_per_node do modelo.

Atenção: a contagem de nós estará sujeita à cota listada na página de cotas. Por padrão, um usuário pode ter até 10 nós.

Método HTTP e URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models/MODEL_ID:deploy

Corpo JSON da solicitação:

{
  "imageClassificationModelDeploymentMetadata": {
    "nodeCount": 2
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir:

$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

Será exibido um código semelhante a este. É possível usar o ID da operação para saber o status da tarefa. Para um exemplo, consulte Como trabalhar com operações de longa duração.

{
  "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": {}
  }
}

É possível ver o status de uma operação com o seguinte método HTTP e URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID

O status de uma operação concluída será semelhante ao seguinte:

{
  "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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// visionClassificationDeployModelWithNodeCount deploys a model with node count.
func visionClassificationDeployModelWithNodeCount(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "ICN123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.DeployModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
		ModelDeploymentMetadata: &automlpb.DeployModelRequest_ImageClassificationModelDeploymentMetadata{
			ImageClassificationModelDeploymentMetadata: &automlpb.ImageClassificationModelDeploymentMetadata{
				NodeCount: 2,
			},
		},
	}

	op, err := client.DeployModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeployModel: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Model deployed.\n")

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.DeployModelRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.ImageClassificationModelDeploymentMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class VisionClassificationDeployModelNodeCount {

  static void visionClassificationDeployModelNodeCount()
      throws InterruptedException, ExecutionException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    visionClassificationDeployModelNodeCount(projectId, modelId);
  }

  // Deploy a model for prediction with a specified node count (can be used to redeploy a model)
  static void visionClassificationDeployModelNodeCount(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      ImageClassificationModelDeploymentMetadata metadata =
          ImageClassificationModelDeploymentMetadata.newBuilder().setNodeCount(2).build();
      DeployModelRequest request =
          DeployModelRequest.newBuilder()
              .setName(modelFullId.toString())
              .setImageClassificationModelDeploymentMetadata(metadata)
              .build();
      OperationFuture<Empty, OperationMetadata> future = client.deployModelAsync(request);

      future.get();
      System.out.println("Model deployment finished");
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function deployModelWithNodeCount() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
    imageClassificationModelDeploymentMetadata: {
      nodeCount: 2,
    },
  };

  const [operation] = await client.deployModel(request);

  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(`Model deployment finished. ${response}`);
}

deployModelWithNodeCount();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)

# node count determines the number of nodes to deploy the model on.
# https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rpc/google.cloud.automl.v1#imageclassificationmodeldeploymentmetadata
metadata = automl.ImageClassificationModelDeploymentMetadata(node_count=2)

request = automl.DeployModelRequest(
    name=model_full_id, image_classification_model_deployment_metadata=metadata
)
response = client.deploy_model(request=request)

print(f"Model deployment finished. {response.result()}")

Outras linguagens

C#: Siga as Instruções de configuração do C# na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision para .NET.

PHP: Siga as Instruções de configuração do PHP na página das bibliotecas de cliente e acesse a Documentação de referência do AutoML Vision para PHP.

Ruby Siga estas instruções:Instruções de configuração do Ruby na página das bibliotecas de cliente e, em seguida, visite oDocumentação de referência do AutoML Vision para Ruby.

exclusão de um modelo

No exemplo a seguir, excluímos um modelo.

IU da Web

1. Em Vision Dashboard, clique no ícone de lâmpada no menu de navegação à esquerda para exibir a lista de modelos disponíveis.

2. Clique no menu de três pontos à extrema direita da linha que você quer excluir e selecione Excluir modelo.

3. Clique em Excluir na caixa de diálogo de confirmação.

   

REST

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

• project-id: o ID do projeto do GCP.
• model-id: o ID do seu modelo, a partir da resposta de quando você o criou. Ele é o último elemento no nome do modelo. Por exemplo:
  • Nome do modelo: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
  • ID do modelo: IOD4412217016962778756

Método HTTP e URL:

DELETE https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-
central1/models/MODEL_ID

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que faz login automaticamente na CLI gcloud. É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Observação: o comando a seguir pressupõe que você fez login na CLI gcloud com sua conta de usuário executando gcloud init ou gcloud auth login . É possível verificar a conta ativa atual executando gcloud auth list.

execute o seguinte 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

Será exibido um código semelhante a este. É possível usar o ID da operação para saber o status da tarefa. Para um exemplo, consulte Como trabalhar com operações de longa duração.

{
  "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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// deleteModel deletes a model.
func deleteModel(w io.Writer, projectID string, location string, modelID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// modelID := "TRL123456789..."

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.DeleteModelRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/models/%s", projectID, location, modelID),
	}

	op, err := client.DeleteModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("DeleteModel: %w", err)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Processing operation name: %q\n", op.Name())

	if err := op.Wait(ctx); err != nil {
		return fmt.Errorf("Wait: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Model deleted.\n")

	return nil
}

Java

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class DeleteModel {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    deleteModel(projectId, modelId);
  }

  // Delete a model
  static void deleteModel(String projectId, String modelId)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName modelFullId = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);

      // Delete a model.
      Empty response = client.deleteModelAsync(modelFullId).get();

      System.out.println("Model deletion started...");
      System.out.println(String.format("Model deleted. %s", response));
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function deleteModel() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
  };

  const [response] = await client.deleteModel(request);
  console.log(`Model deleted: ${response}`);
}

deleteModel();

Python

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração dessa linguagem na página Bibliotecas de cliente.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path(project_id, "us-central1", model_id)
response = client.delete_model(name=model_full_id)

print(f"Model deleted. {response.result()}")