Entraîner des modèles Edge exportables

Pour créer un modèle personnalisé, vous l'entraînez à l'aide d'un ensemble de données préparé. L'API AutoML utilise les éléments de l'ensemble de données pour entraîner le modèle, le tester et évaluer ses performances. Vous examinez les résultats, ajustez l'ensemble de données d'entraînement si nécessaire et entraînez un nouveau modèle à l'aide de l'ensemble de données amélioré.

L'entraînement d'un modèle peut prendre plusieurs heures. L'API AutoML vous permet de vérifier l'état de l'entraînement.

Étant donné qu'AutoML Vision crée un modèle à chaque fois que vous démarrez l'entraînement, votre projet peut inclure de nombreux modèles. Vous pouvez obtenir la liste des modèles de votre projet et supprimer des modèles dont vous n'avez plus besoin. Vous pouvez également utiliser l'interface utilisateur de Cloud AutoML Vision pour répertorier et supprimer les modèles créés via l'API AutoML dont vous n'avez plus besoin.

Remarque :

  • La durée de vie maximale d'un modèle personnalisé est de 18 mois à partir du lancement de la version en disponibilité générale. Vous devrez créer un nouveau modèle et l'entraîner pour continuer à classifier le contenu au-delà de cette période.
  • Les modèles Edge sont optimisés pour l'inférence sur un appareil Edge. Par conséquent, la précision du modèle Edge est différente de celle du modèle cloud.

Les modèles sont basés sur des recherches de pointe menées par Google. Votre modèle sera disponible sous la forme d'un package TF Lite. Pour savoir comment intégrer un modèle TensorFlow Lite à l'aide du SDK TensorFlow Lite, reportez-vous aux liens pour iOS et Android.

Entraîner des modèles Edge

Lorsque vous disposez d'un ensemble de données contenant un ensemble cohérent d'éléments d'entraînement avec libellés, vous pouvez créer et entraîner votre modèle Edge personnalisé.

TensorFlow Serving et les modèles TF Lite

Lors de l'entraînement, vous pouvez choisir le type de modèle Edge souhaité, en fonction de votre cas d'utilisation spécifique :

  • Latence faible (mobile-low-latency-1)
  • Usage général (mobile-versatile-1)
  • Meilleure qualité de prédiction (mobile-high-accuracy-1)

UI Web

  1. Ouvrez l'Vision Dashboard.

    La page Ensembles de données affiche les ensembles de données disponibles pour le projet en cours.

    page répertoriant les ensembles de données
  2. Sélectionnez l'ensemble de données à utiliser pour entraîner le modèle personnalisé.
  3. Lorsque l'ensemble de données est prêt, sélectionnez l'onglet Train (Entraîner) et cliquez sur Train new model(Entraîner un nouveau modèle).

    Une fenêtre latérale Entraîner un nouveau modèle s'ouvre et propose des options d'entraînement.

  4. Dans la section Define your model (Définir votre modèle), modifiez le nom du modèle (ou utilisez la valeur par défaut) et sélectionnez le type de modèle  Edge. Après avoir choisi d'entraîner un modèle Edge, sélectionnez Continue (Continuer). image de la case d'option
  5. Dans la section suivante Optimize model for (Optimiser le modèle pour), sélectionnez les critères d'optimisation souhaités :  Higher accuracy (Justesse supérieure), Best tradeoff (Meilleur compromis) ou Faster prediction (Prédiction plus rapide). Après avoir sélectionné la spécification d'optimisation, sélectionnez Continuer.

    image de la case d'option
  6. Dans la section suivante Set a node hour budget (Définir un budget pour une heure de nœud), utilisez le budget d'heures de nœud recommandé ou spécifiez une valeur différente.

    Par défaut, l'option 24 heures de noeud devrait suffire pour la plupart des ensembles de données. Cette valeur recommandée correspond à la durée estimée permettant d'assurer la convergence totale du modèle. Toutefois, vous pouvez choisir une autre durée. Le nombre minimal d'heures de nœud pour la classification des images est de 8. Pour la détection d'objets, cette durée minimale est de 20.

    section
  7. Sélectionnez Démarrer l'entraînement pour commencer l'entraînement de modèle.

L'entraînement d'un modèle peut prendre plusieurs heures. Une fois le modèle correctement entraîné, vous recevez un message à l'adresse e-mail que vous avez utilisée pour votre projet Google Cloud Platform.

API REST et ligne de commande

Lorsque vous entraînez des modèles Edge, vous pouvez spécifier trois valeurs distinctes dans le champ modelType en fonction des besoins de votre modèle :

  • mobile-low-latency-1 pour une latence faible
  • mobile-versatile-1 pour une utilisation générale
  • mobile-high-accuracy-1 pour une meilleure qualité de prédiction

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • project-id : ID de votre projet GCP.
  • display-name : nom à afficher de la chaîne de votre choix.
  • dataset-id : ID de votre ensemble de données. L'ID correspond au dernier élément du nom de l'ensemble de données. Exemple :
    • Nom de l'ensemble de données : projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID de l'ensemble de données : 3104518874390609379

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "displayName": "display-name",
  "datasetId": "dataset-id",
  "imageClassificationModelMetadata": {
    "trainBudget": "1",
    "modelType": "mobile-low-latency-1"
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models

PowerShell

.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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" | Select-Object -Expand Content

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. Vous pouvez utiliser l'ID d'opération (ICN2106290444865378475 dans ce cas) pour connaître l'état de la tâche. Pour consulter un exemple, reportez-vous à la section Travailler avec des opérations de longue durée.

{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN2106290444865378475",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-10-30T20:06:08.253243Z",
    "updateTime": "2019-10-30T20:06:08.253243Z",
    "createModelDetails": {}
  }
}

Go

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	automlpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/automl/v1"
)

// visionClassificationCreateModel creates a model for image classification.
func visionClassificationCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "ICN123456789..."
	// modelName := "model_display_name"

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

	req := &automlpb.CreateModelRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Model: &automlpb.Model{
			DisplayName: modelName,
			DatasetId:   datasetID,
			ModelMetadata: &automlpb.Model_ImageClassificationModelMetadata{
				ImageClassificationModelMetadata: &automlpb.ImageClassificationModelMetadata{
					TrainBudgetMilliNodeHours: 1000, // 1000 milli-node hours are 1 hour
				},
			},
		},
	}

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

	return nil
}

Java

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ImageClassificationModelMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class VisionClassificationCreateModel {

  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 datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String displayName = "YOUR_DATASET_NAME";
    createModel(projectId, datasetId, displayName);
  }

  // Create a model
  static void createModel(String projectId, String datasetId, String displayName)
      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()) {
      // A resource that represents Google Cloud Platform location.
      LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "us-central1");
      // Set model metadata.
      ImageClassificationModelMetadata metadata =
          ImageClassificationModelMetadata.newBuilder().setTrainBudgetMilliNodeHours(24000).build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setImageClassificationModelMetadata(metadata)
              .build();

      // Create a model with the model metadata in the region.
      OperationFuture<Model, OperationMetadata> future =
          client.createModelAsync(projectLocation, model);
      // OperationFuture.get() will block until the model is created, which may take several hours.
      // You can use OperationFuture.getInitialFuture to get a future representing the initial
      // response to the request, which contains information while the operation is in progress.
      System.out.format("Training operation name: %s%n", future.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Training started...");
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

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

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

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

async function createModel() {
  // Construct request
  const request = {
    parent: client.locationPath(projectId, location),
    model: {
      displayName: displayName,
      datasetId: datasetId,
      imageClassificationModelMetadata: {
        trainBudgetMilliNodeHours: 24000,
      },
    },
  };

  // Don't wait for the LRO
  const [operation] = await client.createModel(request);
  console.log(`Training started... ${operation}`);
  console.log(`Training operation name: ${operation.name}`);
}

createModel();

PHP

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

use Google\Cloud\AutoMl\V1\AutoMlClient;
use Google\Cloud\AutoMl\V1\Model;
use Google\Cloud\AutoMl\V1\ImageClassificationModelMetadata;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $datasetId = 'my_dataset_id_123';
// $displayName = 'your_dataset_name';

$client = new AutoMlClient();

try {
    // resource that represents Google Cloud Platform location
    $formattedParent = $client->locationName(
        $projectId,
        $location
    );

    // leave model unset to use the default base model provided by Google
    $metadata = new ImageClassificationModelMetadata();
    $model = (new Model())
        ->setDisplayName($displayName)
        ->setDatasetId($datasetId)
        ->setImageClassificationModelMetadata($metadata);

    // create model with above location and metadata
    $operationResponse = $client->createModel($formattedParent, $model);
    $operation = $operationResponse->getOperation();
    printf('Training operation name: %s' . PHP_EOL, $operation->getName());
    print('Training started...' . PHP_EOL);
} finally {
    $client->close();
}

Python

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

from google.cloud import automl

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

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = client.location_path(project_id, "us-central1")
# Leave model unset to use the default base model provided by Google
# train_budget_milli_node_hours: The actual train_cost will be equal or
# less than this value.
# https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rpc/google.cloud.automl.v1#imageclassificationmodelmetadata
metadata = automl.types.ImageClassificationModelMetadata(
    train_budget_milli_node_hours=24000
)
model = automl.types.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    image_classification_model_metadata=metadata,
)

# Create a model with the model metadata in the region.
response = client.create_model(project_location, model)

print("Training operation name: {}".format(response.operation.name))
print("Training started...")

Ruby

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

require "google/cloud/automl"

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
dataset_id = "YOUR_DATASET_ID"
display_name = "YOUR_MODEL_NAME"

client = Google::Cloud::AutoML.auto_ml

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = client.location_path project: project_id,
                                        location: "us-central1"
# Leave model unset to use the default base model provided by Google
model = {
  display_name: display_name,
  dataset_id: dataset_id,
  image_classification_model_metadata: {}
)

# Create a model with the model metadata in the region.
operation = client.create_model parent: project_location,
                                model: model

puts "Training started..."

# Wait until the long running operation is done
operation.wait_until_done!

puts "Training complete."

État des opérations de la liste

Utilisez les exemples de code suivants pour répertorier les opérations de votre projet et filtrer les résultats.

API REST et ligne de commande

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • project-id : ID de votre projet GCP.

Méthode HTTP et URL :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Les résultats affichés varient en fonction des opérations demandées.

Vous pouvez également filtrer les opérations renvoyées à l'aide de certains paramètres de requête (operationId, done et worksOn). Par exemple, pour afficher la liste des opérations terminées, modifiez l'URL :

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

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"google.golang.org/api/iterator"
	"google.golang.org/genproto/googleapis/longrunning"
)

// listOperationStatus lists existing operations' status.
func listOperationStatus(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: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &longrunning.ListOperationsRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
	}

	it := client.LROClient.ListOperations(ctx, req)

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

		fmt.Fprintf(w, "Name: %v\n", op.GetName())
		fmt.Fprintf(w, "Operation details:\n")
		fmt.Fprintf(w, "%v", op)
	}

	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.LocationName;
import com.google.longrunning.ListOperationsRequest;
import com.google.longrunning.Operation;
import java.io.IOException;

class ListOperationStatus {

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

  // Get the status of an operation
  static void listOperationStatus(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 operations request.
      ListOperationsRequest listrequest =
          ListOperationsRequest.newBuilder().setName(projectLocation.toString()).build();

      // List all the operations names available in the region by applying filter.
      for (Operation operation :
          client.getOperationsClient().listOperations(listrequest).iterateAll()) {
        System.out.println("Operation details:");
        System.out.format("\tName: %s\n", operation.getName());
        System.out.format("\tMetadata Type Url: %s\n", operation.getMetadata().getTypeUrl());
        System.out.format("\tDone: %s\n", operation.getDone());
        if (operation.hasResponse()) {
          System.out.format("\tResponse Type Url: %s\n", operation.getResponse().getTypeUrl());
        }
        if (operation.hasError()) {
          System.out.println("\tResponse:");
          System.out.format("\t\tError code: %s\n", operation.getError().getCode());
          System.out.format("\t\tError message: %s\n\n", operation.getError().getMessage());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

/**
 * 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 listOperationStatus() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.locationPath(projectId, location),
    filter: '',
  };

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

  console.log('List of operation status:');
  for (const operation of response) {
    console.log(`Name: ${operation.name}`);
    console.log('Operation details:');
    console.log(`${operation}`);
  }
}

listOperationStatus();

PHP

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

use Google\ApiCore\LongRunning\OperationsClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $operationId = 'my_operation_id_123';

$client = new OperationsClient();

try {
    // resource that represents Google Cloud Platform location
    $formattedName = $client->locationName(
        $projectId,
        $location
    );

    // list all operations
    $filter = '';
    $pagedResponse = $client->listOperations($formattedName, '');

    print('List of models' . PHP_EOL);
    foreach ($pagedResponse->iteratePages() as $page) {
        foreach ($page as $operation) {
            // display operation information
            printf('Operation name: %s' . PHP_EOL, $operation->getName());
            print('Operation details: ');
            print($operation);
        }
    }
} finally {
    if (isset($client)) {
        $client->close();
    }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

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"
# List all the operations names available in the region.
response = client._transport.operations_client.list_operations(
    name=project_location, filter_="", timeout=5
)

print("List of operations:")
for operation in response:
    print("Name: {}".format(operation.name))
    print("Operation details:")
    print(operation)

Travailler avec des opérations de longue durée

API REST et ligne de commande

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • project-id : ID de votre projet GCP.
  • operation-id : ID de l'opération. L'ID est le dernier élément du nom de l'opération. Exemple :
    • Nom de l'opération : projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
    • ID de l'opération : IOD5281059901324392598

Méthode HTTP et URL :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Vous devez obtenir un résultat semblable au suivant à l'issue d'une opération d'importation :
{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-10-29T15:56:29.176485Z",
    "updateTime": "2018-10-29T16:10:41.326614Z",
    "importDataDetails": {}
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

Vous devez obtenir un résultat semblable au suivant à l'issue d'une opération de création de modèle :

{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-07-22T18:35:06.881193Z",
    "updateTime": "2019-07-22T19:58:44.972235Z",
    "createModelDetails": {}
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
    "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"
  }
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	"google.golang.org/genproto/googleapis/longrunning"
)

// getOperationStatus gets an operation's status.
func getOperationStatus(w io.Writer, projectID string, location string, operationID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// operationID := "TRL123456789..."

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

	req := &longrunning.GetOperationRequest{
		Name: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/operations/%s", projectID, location, operationID),
	}

	op, err := client.LROClient.GetOperation(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("GetOperation: %v", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Name: %v\n", op.GetName())
	fmt.Fprintf(w, "Operation details:\n")
	fmt.Fprintf(w, "%v", op)

	return nil
}

Java

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.longrunning.Operation;
import java.io.IOException;

class GetOperationStatus {

  static void getOperationStatus() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String operationFullId = "projects/[projectId]/locations/us-central1/operations/[operationId]";
    getOperationStatus(operationFullId);
  }

  // Get the status of an operation
  static void getOperationStatus(String operationFullId) 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 latest state of a long-running operation.
      Operation operation = client.getOperationsClient().getOperation(operationFullId);

      // Display operation details.
      System.out.println("Operation details:");
      System.out.format("\tName: %s\n", operation.getName());
      System.out.format("\tMetadata Type Url: %s\n", operation.getMetadata().getTypeUrl());
      System.out.format("\tDone: %s\n", operation.getDone());
      if (operation.hasResponse()) {
        System.out.format("\tResponse Type Url: %s\n", operation.getResponse().getTypeUrl());
      }
      if (operation.hasError()) {
        System.out.println("\tResponse:");
        System.out.format("\t\tError code: %s\n", operation.getError().getCode());
        System.out.format("\t\tError message: %s\n", operation.getError().getMessage());
      }
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

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

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

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

async function getOperationStatus() {
  // Construct request
  const request = {
    name: `projects/${projectId}/locations/${location}/operations/${operationId}`,
  };

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

  console.log(`Name: ${response.name}`);
  console.log('Operation details:');
  console.log(`${response}`);
}

getOperationStatus();

PHP

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

use Google\ApiCore\LongRunning\OperationsClient;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $operationId = 'my_operation_id_123';

$client = new OperationsClient();

try {
    // full name of operation
    $formattedName = 'projects/' . $projectId . '/locations/us-central1/operations/' . $operationId;

    // get latest state of long running operation
    $operation = $client->getOperation($name);
    printf('Operation name: %s' . PHP_EOL, $operation->getName());
    print('Operation details: ');
    print($operation);
} finally {
    if (isset($client)) {
        $client->close();
    }
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page API et documentation de référence > Bibliothèques clientes.

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# operation_full_id = \
#     "projects/[projectId]/locations/us-central1/operations/[operationId]"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the latest state of a long-running operation.
response = client._transport.operations_client.get_operation(
    operation_full_id
)

print("Name: {}".format(response.name))
print("Operation details:")
print(response)

Annuler une opération

Vous pouvez annuler une tâche d'importation ou d'entraînement à l'aide de l'ID d'opération.

API REST et ligne de commande

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • project-id : ID de votre projet GCP.
  • operation-id : ID de l'opération. L'ID est le dernier élément du nom de l'opération. Exemple :
    • Nom de l'opération : projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
    • ID de l'opération : IOD5281059901324392598

Méthode HTTP et URL :

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id:cancel

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d "" \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id:cancel

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id:cancel" | Select-Object -Expand Content
Une requête réussie va renvoyer un objet JSON vide :
{}

Obtenir des informations sur un modèle

Une fois l'entraînement terminé, vous pouvez obtenir des informations sur le modèle que vous venez de créer.

API REST et ligne de commande

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • project-id : ID de votre projet GCP.
  • model-id : ID de votre modèle, issu de la réponse obtenue lors de sa création. L'ID est le dernier élément du nom du modèle. Exemple :
    • Nom du modèle : projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
    • ID du modèle : IOD4412217016962778756

Méthode HTTP et URL :

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

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Exécutez la commande suivante :

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id

PowerShell

Exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{"name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id", "displayName": "display-name", "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 } }

Go

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	automlpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/automl/v1"
)

// 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: %v", 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: %v", 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

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.Model;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.protobuf.Timestamp;
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:");
      Timestamp createdTime = model.getCreateTime();
      System.out.format("\tseconds: %s%n", createdTime.getSeconds());
      System.out.format("\tnanos: %s%n", createdTime.getNanos());
      System.out.format("Model deployment state: %s%n", model.getDeploymentState());
    }
  }
}

Node.js

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

/**
 * 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();

PHP

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

use Google\Cloud\AutoMl\V1\AutoMlClient;
use Google\Cloud\AutoMl\V1\Model\DeploymentState;

/** Uncomment and populate these variables in your code */
// $projectId = '[Google Cloud Project ID]';
// $location = 'us-central1';
// $modelId = 'my_model_id_123';

$client = new AutoMlClient();

try {
    // get full path of model
    $formattedName = $client->modelName(
        $projectId,
        $location,
        $modelId
    );

    $model = $client->getModel($formattedName);

    // retrieve deployment state
    if ($model->getDeploymentState() == DeploymentState::DEPLOYED) {
        $deployment_state = 'deployed';
    } else {
        $deployment_state = 'undeployed';
    }

    // display model information
    $splitName = explode('/', $model->getName());
    printf('Model name: %s' . PHP_EOL, $model->getName());
    printf('Model id: %s' . PHP_EOL, end($splitName));
    printf('Model display name: %s' . PHP_EOL, $model->getDisplayName());
    printf('Model create time' . PHP_EOL);
    printf('seconds: %d' . PHP_EOL, $model->getCreateTime()->getSeconds());
    printf('nanos : %d' . PHP_EOL, $model->getCreateTime()->getNanos());
    printf('Model deployment state: %s' . PHP_EOL, $deployment_state);
} finally {
    $client->close();
}

Python

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

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(model_full_id)

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

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

Ruby

Avant d'essayer l'exemple ci-dessous, suivez les instructions de configuration pour ce langage sur la page Bibliothèques clientes.

require "google/cloud/automl"

project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
model_id = "YOUR_MODEL_ID"

client = Google::Cloud::AutoML.auto_ml

# Get the full path of the model.
model_full_id = client.model_path project: project_id,
                                  location: "us-central1",
                                  model: model_id

model = client.get_model name: model_full_id

# Retrieve deployment state.
deployment_state = if model.deployment_state == :DEPLOYED
                     "deployed"
                   else
                     "undeployed"
                   end

# Display the model information.
puts "Model name: #{model.name}"
puts "Model id: #{model.name.split('/').last}"
puts "Model display name: #{model.display_name}"
puts "Model create time: #{model.create_time.to_time}"
puts "Model deployment state: #{deployment_state}"

Entraînement avec reprise

Vous pouvez à présent interrompre et reprendre l'entraînement de votre modèle personnalisé pour des ensembles de données volumineux (comportant plus de 1 000 images). L'entraînement avec reprise est disponible avec les restrictions suivantes :

  • Durée limite du modèle de base : Vous ne pouvez reprendre l'entraînement que sur des modèles qui ont été entraînés au cours des 14 derniers jours. Les modèles de base créés plus de 14 jours avant votre requête ne sont pas éligibles à l'entraînement avec reprise.
  • Aucune modification de libellé : L'entraînement avec reprise échoue si vous modifiez les étiquettes dans l'ensemble de données du modèle de base.
  • Pas de garantie de meilleures performances : L'utilisation de l'entraînement avec reprise sur un modèle ne garantit pas de meilleures performances.

UI Web

  1. Accédez à AutoML Vision UI.

    La page Ensembles de données affiche les ensembles de données disponibles pour le projet en cours.

    page de la liste des ensembles de données
  2. Sélectionnez l'ensemble de données à utiliser pour entraîner le modèle personnalisé.

    Le nom à afficher de l'ensemble de données sélectionné s'affiche dans la barre de titre. La page répertorie chaque élément de l'ensemble de données ainsi que l'étiquette correspondante.

    page des éléments d'image
  3. Lorsque vous avez terminé d'examiner l'ensemble de données, sélectionnez l'onglet Train (Entraîner) juste en dessous de la barre de titre.

    Si vous avez déjà entraîné des modèles, ils apparaissent sous forme de liste dans cet onglet.

    Liste des modèles entraînés
  4. Si l'entraînement avec reprise est disponible pour un modèle, l'option correspondante s'affiche à côté de See full evaluation (Voir l'évaluation complète).

    Sélectionnez Resume training (Reprendre l'entraînement) pour reprendre l'entraînement sur un modèle applicable.

    Option
  5. Comme pour l'entraînement du modèle d'origine, la sélection de Resume Training (Reprendre l'entraînement) ouvre une fenêtre latérale "Train new model" (Entraîner un nouveau modèle). Dans la section Define your model (Définir votre modèle), vous pouvez modifier le nom du nouveau modèle. Le nom du modèle de base utilisé pour l'entraînement y est également affiché.

    Définir la fenêtre latérale de votre modèle

    Après avoir défini votre modèle, sélectionnez Continue (Continuer) pour passer à la section suivante.

  6. Dans la section Set a node hour budget (Définir un budget pour une heure de nœud), spécifiez un budget. Ce budget est soumis à une grille tarifaire et à des restrictions de quota de la même façon que pour l'entraînement du modèle d'origine.

    Après avoir spécifié un budget d'entraînement, sélectionnez Start Training(Démarrer l'entraînement). Vous recevrez un e-mail une fois l'entraînement avec reprise terminé.

API REST et ligne de commande

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • base-model-id : ID du modèle de base (existant). Le nouveau modèle est généré à partir de ce modèle de base. Les spécifications suivantes du nouveau modèle doivent correspondre au modèle de base :

    * Le paramètre modelType du nouveau modèle et du modèle de base est vérifié même si ce champ est omis dans la requête d'un nouveau modèle.

  • project-id : ID de votre projet GCP.
  • display-name : nom à afficher de la chaîne de votre choix.
  • dataset-id : ID de votre ensemble de données. L'ID correspond au dernier élément du nom de l'ensemble de données. Exemple :
    • Nom de l'ensemble de données : projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID de l'ensemble de données : 3104518874390609379

Méthode HTTP et URL :

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

Corps JSON de la requête :

{
  "baseModelId": base-model-id,
  "displayName": "display-name",
  "datasetId": "dataset-id",
  "imageClassificationModelMetadata": {
    "trainBudget": "1",
    "modelType": "mobile-low-latency-1"
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models

PowerShell

.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

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" | Select-Object -Expand Content

Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher. Vous pouvez utiliser l'ID d'opération (ICN2106290444865378475 dans ce cas) pour connaître l'état de la tâche. Pour consulter un exemple, reportez-vous à la section Travailler avec des opérations de longue durée.

{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN2106290444865378475",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-10-30T20:06:08.253243Z",
    "updateTime": "2019-10-30T20:06:08.253243Z",
    "createModelDetails": {}
  }
}