Como treinar modelos hospedados no Cloud

Para criar um modelo personalizado, basta treiná-lo usando um conjunto de dados preparado. A API AutoML usa os itens do conjunto de dados para treinar o modelo, testá-lo e avaliar o desempenho. É possível analisar os resultados, ajustar o conjunto de dados de treinamento conforme necessário e treinar um novo modelo usando o conjunto de dados aprimorado.

Esse processo pode levar várias horas para ser concluído. A API AutoML permite verificar o status do treinamento.

Como o AutoML Vision cria um novo modelo toda vez que você inicia o treinamento, o projeto pode incluir vários modelos. É possível extrair uma lista dos modelos no projeto e excluir os modelos de que não precisar mais. Como alternativa, é possível usar a interface do usuário do Cloud AutoML Vision para listar e excluir modelos desnecessários criados usando a API AutoML.

Observação:

  • A duração máxima de um modelo personalizado é de 18 meses a partir do lançamento para disponibilidade geral. Após esse período, é necessário criar e treinar um novo modelo para continuar classificando o conteúdo.
  • Os modelos de borda são otimizados para inferência em um dispositivo Edge. Consequentemente, a precisão do modelo do Edge será diferente da precisão do modelo do Cloud.

Como treinar modelos

Quando você tiver um conjunto de dados com um conjunto representativo de itens de treinamento rotulados, estará pronto para criar e treinar o modelo personalizado.

IU da Web

  1. Abra o Painel do Vision.

    A página Conjuntos de dados mostra os conjuntos disponíveis para o projeto atual.

    Página da lista de conjuntos de dados

  2. Selecione aquele que você quer usar para treinar o modelo personalizado.

    O nome de exibição do conjunto de dados selecionado aparece na barra de título, e a página relaciona os itens individuais no conjunto de dados com os respectivos rótulos.

    Página de itens de imagem

  3. Quando terminar de revisar o conjunto de dados, selecione a guia Treinar logo abaixo da barra de título.

    A página de treinamento fornece uma análise básica do conjunto de dados e informa se ele é adequado para treinamento. Selecione Estatísticas de rótulo se essa opção não for exibida imediatamente. Se o AutoML Vision sugerir alterações, convém retornar à página Imagens e adicionar itens ou rótulos.

  4. Quando o conjunto de dados estiver pronto, selecione Iniciar treinamento. Se houver modelos existentes, selecione Treinar novo modelo.

  5. Uma janela lateral com opções de treinamento do modelo será exibida. Na seção Definir o modelo, especifique o Nome do modelo ou aceite o padrão. Selecione Hospedado no Cloud como o tipo de modelo se isso ainda não tiver sido especificado. Depois de selecionar a opção de treinar um modelo hospedado no Cloud, selecione Continuar.

    Imagem do botão de opção para treinar o modelo do Cloud

  6. Na seção Definir um orçamento por hora de uso do nó da janela lateral, escolha um valor de orçamento de treinamento apropriado com base no tamanho do conjunto de dados.

    Por padrão, 24 horas de uso do nó são suficientes para que a maioria dos conjuntos de dados treine seu modelo. Esse valor recomendado é uma estimativa para fazer o modelo convergir totalmente. No entanto, é possível escolher outra quantidade. A quantidade mínima de horas de uso do nó para a classificação de imagens é 8 horas. Para detecção de objeto, esse valor mínimo é de 20 horas.

  7. Opcional: marque a caixa de seleção Implantar o modelo em um nó após o treinamento para aceitar a implantação automática do modelo após a conclusão do treinamento.

    A implantação automática de modelos significa que o modelo estará disponível para a previsão imediatamente após o treinamento. Durante a implantação, o modelo gerará cobranças detalhadas na Página de preços.

  8. Selecione Iniciar treinamento.

REST e LINHA DE CMD

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

  • project-id: o ID do projeto do GCP.
  • dataset-id: ID do conjunto de dados. O ID é o último elemento do nome do conjunto de dados. Por exemplo:
    • nome do conjunto de dados: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID do conjunto de dados: 3104518874390609379
  • display-name: um nome de exibição de string de sua escolha.

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

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

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

$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

Será exibida uma resposta semelhante a esta. Use o ID da operação (neste caso, ICN3819960680614725486) para receber o status da tarefa. Veja um exemplo em Como trabalhar com operações de longa duração.

{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN3819960680614725486",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-10-29T19:06:38.048492Z",
    "updateTime": "2019-10-29T19:06:38.048492Z",
    "createModelDetails": {}
  }
}

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"
	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

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.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

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 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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

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."

Listar operações

Se você estiver executando operações simultâneas, como treinamento de modelo, poderá usar a API para visualizar todas as operações atuais.

Use as amostras de código a seguir para listar as operações do projeto e filtrar os resultados.

REST e LINHA DE CMD

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/operations

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Execute o comando a seguir:

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

Execute o seguinte comando:

$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

A saída que você vê varia de acordo com as operações solicitadas.

Também é possível filtrar as operações retornadas usando os parâmetros de consulta selecionados (operationId, done e worksOn). Por exemplo, para retornar uma lista de operações que concluíram a execução, modifique o URL:

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

Go

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para essa linguagem na página APIs e referência > Bibliotecas de cliente.

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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para essa linguagem na página APIs e referência > Bibliotecas de cliente.

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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para essa linguagem na página APIs e referência > 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 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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para essa linguagem na página APIs e referência > Bibliotecas de cliente.

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

Antes de testar esta amostra, siga as instruções de configuração para essa linguagem na página APIs e referência > 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 = client.location_path(project_id, "us-central1")
# List all the operations names available in the region.
response = client.transport._operations_client.list_operations(
    project_location, ""
)

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

Como saber o status de uma operação

Você pode usar o ID de uma operação específica para ver informações sobre o status dela.

REST e LINHA DE CMD

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

  • project-id: o ID do projeto do GCP.
  • operation-id: o ID da operação. Ele é o último elemento do nome da operação. Por exemplo:
    • nome da operação: projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
    • ID da operação: IOD5281059901324392598

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Execute o comando a seguir:

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

Execute o comando a seguir:

$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
Você verá uma saída semelhante à seguinte para uma operação de importação concluída:
{
  "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"
  }
}

Você verá uma saída semelhante à seguinte para uma operação de modelo de criação concluída:

{
  "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

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

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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
/**
 * 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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

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)

Como cancelar uma operação

É possível cancelar uma tarefa de importação ou treinamento. Basta usar o ID da operação.

REST e LINHA DE CMD

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

  • project-id: ID do projeto do GCP.
  • operation-id: ID da operação. Ele é o último elemento do nome da operação. Por exemplo:
    • nome da operação: projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
    • ID da operação: IOD5281059901324392598

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Execute o seguinte comando:

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

Execute o seguinte comando:

$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
Você verá um objeto JSON vazio retornado de uma solicitação bem-sucedida:
{}

Como conseguir informações sobre um modelo

Quando o treinamento for concluído, será possível conseguir informações sobre o modelo recém-criado.

REST e LINHA DE CMD

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

Execute o comando a seguir:

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

Execute o comando a seguir:

$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

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"
	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

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();

PHP

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

Ver no GitHub (em inglês) Feedback
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

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

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}"

Treinamento recuperável

Agora é possível pausar e retomar o treinamento de modelo personalizado para grandes conjuntos de dados com mais de mil imagens. O treinamento retomável está disponível com as seguintes restrições:

  • Limite de tempo do modelo base: só é possível retomar o treinamento em modelos treinados nos últimos 14 dias. Os modelos base criados mais de 14 dias antes da solicitação não estão qualificados para treinamento retomável.
  • Nenhuma modificação de rótulo: o treinamento retomável falhará se você alterar os rótulos no conjunto de dados do modelo base.
  • Sem garantia de melhor desempenho: o uso de treinamento retomável em um modelo não garante melhor desempenho.

IU da Web

  1. Abra o AutoML Vision UI.

    A página Conjuntos de dados mostra os conjuntos disponíveis para o projeto atual.

    Página da lista de conjuntos de dados
  2. Selecione aquele que você quer usar para treinar o modelo personalizado.

    O nome de exibição do conjunto de dados selecionado é exibido na barra de título, e a página relaciona os itens individuais no conjunto de dados com os respectivos rótulos.

    Página de itens de imagem
  3. Quando terminar de revisar o conjunto de dados, selecione a guia Treinar logo abaixo da barra de título.

    Se você treinou modelos anteriormente, eles serão exibidos em uma lista nesta guia.

    Lista de modelos treinados
  4. Se o treinamento de um modelo for retomável, essa opção aparecerá ao lado de Ver avaliação completa.

    Selecione Retomar treinamento para continuar o treinamento em um modelo aplicável.

    Opção Retomar treinamento
  5. Assim como o treinamento do modelo original, selecionar Retomar treinamento abrirá uma janela lateral "Treinar novo modelo". Na seção Definir seu modelo, você pode alterar o nome do novo modelo. Você também verá o nome do modelo de base usado para treinar esse modelo.

    Definir a janela lateral do modelo

    Depois de definir o modelo, selecione Continuar para ir para a próxima seção.

  6. Na seção Definir um orçamento de hora de uso do nó, especifique um orçamento de hora de uso do nó. Esse orçamento está sujeito a uma estrutura de preços e restrições de cotas semelhantes ao treinamento inicial do modelo.

    Depois de especificar um orçamento de treinamento, selecione Iniciar treinamento. Você receberá um e-mail quando o treinamento retomável for concluído.

REST e LINHA DE CMD

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

  • base-model-id: o ID do modelo base (existente). O novo modelo é criado com base nesse modelo básico. As novas especificações de modelo a seguir precisam corresponder ao modelo base:

    * A base e o novo modelType serão verificados mesmo que esse campo seja omitido na nova solicitação de modelo.

  • project-id: o ID do projeto do GCP.
  • display-name: um nome de exibição de string de sua escolha.
  • dataset-id: o ID do conjunto de dados. O ID é o último elemento do nome do conjunto de dados. Por exemplo:
    • nome do conjunto de dados: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
    • ID do conjunto de dados: 3104518874390609379

Método HTTP e URL:

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

Corpo JSON da solicitação:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

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

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

$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

Será exibida uma resposta semelhante a esta. Use o ID da operação (neste caso, ICN2106290444865378475) para receber o status da tarefa. Para um exemplo, consulte Como trabalhar com operações de longa duração.

{
  "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": {}
  }
}