Actualiza la cantidad de nodos de un modelo

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Muestra de código

Go

Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de AutoML Vision Go.

Para autenticarte en AutoML Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de AutoML Vision Java.

Para autenticarte en AutoML Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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

Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de AutoML Vision Node.js.

Para autenticarte en AutoML Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

/**
 * 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

Si quieres obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de AutoML Vision Python.

Para autenticarte en AutoML Vision, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

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()}")

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