Como treinar modelos hospedados no Cloud

Para criar um modelo personalizado, treine-o 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 dele. Você analisa os resultados, ajusta o conjunto de dados de treinamento conforme necessário e treina um novo modelo usando o conjunto de dados aprimorado.

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

Como o AutoML Vision cria um novo modelo sempre que você inicia o treinamento, o projeto poderá incluir vários modelos. É possível conseguir uma lista dos modelos no projeto e excluir modelos que não forem mais necessários. 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 da versão em disponibilidade geral. É necessário criar e treinar um novo modelo para continuar classificando o conteúdo após esse período.
• 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.

Observação: por padrão, 24 hora de uso do nó são suficientes para que a maioria dos conjuntos de dados treinem 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.

IU da Web

1. Abra o Painel do Vision.

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

   

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.

   

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.

   

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.

   Parada antecipada: se o modelo parar de ser aprimorado antes do tempo orçado, o AutoML Vision interromperá o treinamento, impedindo cobranças desnecessárias.

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

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.

  • caracteres válidos: A-Z, a-z, 0-9 (ASCII), _ (sublinhado); comprimento: máximo de 32 caracteres.

    conjunto_de_dados_20191101085615	nome-invalido-com-tracejado
    modelo_edge_10_outubro_2019	_nome_invalido_que_nao_comeca_com_uma_letra
    modelo_varios_rotulos_10DEC2019 (≤ 32 caracteres)	nome_invalido_com_mais_de_32_caracteres

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

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

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

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

PowerShell

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

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models" | Select-Object -Expand Content

Será exibido um código semelhante a este. 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"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// 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: %w", 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: %w", 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();

Python

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

from google.cloud import automl

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

client = automl.AutoMlClient()

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
project_location = f"projects/{project_id}/locations/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.ImageClassificationModelMetadata(
    train_budget_milli_node_hours=24000
)
model = automl.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(parent=project_location, model=model)

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

Outras linguagens

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

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

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

Listar operações

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

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

REST

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

• project-id: o ID do projeto do GCP.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

execute o seguinte comando:

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

PowerShell

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

execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/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 dessa linguagem na página APIs e referência > Bibliotecas de cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	longrunning "cloud.google.com/go/longrunning/autogen/longrunningpb"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// 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: %w", 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: %w", 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.

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 dessa 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: `worksOn=projects/${projectId}/locations/${location}/models/*`,
  };

  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();

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
# 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(f"Name: {operation.name}")
    print("Operation details:")
    print(operation)

Outras linguagens

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

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

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

Como saber o status de uma operação

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

Observação: para encontrar o ID de uma operação específica, é possível listar todas as operações. A listagem fornece o nome e o ID completos da operação.

REST

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

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

execute o seguinte comando:

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

PowerShell

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

execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/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"
	"cloud.google.com/go/automl/apiv1/automlpb"
)

// getOperationStatus gets an operation's status.
func getOperationStatus(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: %w", 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 err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Name: %v\n", op.Name())

	// Wait for the longrunning operation complete.
	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil && !op.Done() {
		fmt.Println("failed to fetch operation status", err)
		return err
	}
	if err != nil && op.Done() {
		fmt.Println("operation completed with error", err)
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Response: %v\n", resp)

	return nil
}

Java

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

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.

/**
 * 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();

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

Outras linguagens

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

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

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

Como cancelar uma operação

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

REST

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

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

• 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:

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

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

execute o seguinte comando:

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

PowerShell

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

execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method 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

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

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

REST

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

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

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

execute o seguinte comando:

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

PowerShell

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

execute o seguinte comando:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

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

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

    {
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id",
  "displayName": "display-name",
  "datasetId": "dataset-id",
  "createTime": "2019-10-29T19:06:38.048492Z",
  "deploymentState": "UNDEPLOYED",
  "updateTime": "2019-10-29T19:35:19.104716Z",
  "imageClassificationModelMetadata": {
    "trainBudget": "1",
    "modelType": "cloud",
    "nodeQps": 3.2
  }
}

Go

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

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

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

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

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

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

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

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

	return nil
}

Java

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

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

class GetModel {

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

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

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

Node.js

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

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

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

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

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

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

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

getModel();

Python

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

from google.cloud import automl

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

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

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

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

Outras linguagens

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

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

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

Observação: antes de poder usar o modelo em previsões on-line, você precisa implantá-lo.

Treinamento recuperável

Agora é possível pausar e retomar o treinamento de modelo personalizado para grandes conjuntos de dados com mais de mil imagens. Pausar o treinamento de modelo não é uma ação manual que envolve um botão de pausa. Em vez disso, o usuário define o orçamento de hora de uso do nó como um horário especificado. Por exemplo, duas horas. Quando o tempo é atingido, o treinamento é interrompido automaticamente, independentemente do status do modelo.

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

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

1. Abra o AutoML Vision UI.

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

   

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.

   

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.

   

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.

   
   Observação: é possível retomar o treinamento apenas de modelos que foram treinados nos últimos 14 dias.

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.

   

   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 preçose 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

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:
  • projeto
  • local
  • modelType*

  * 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.

  • caracteres válidos: A-Z, a-z, 0-9 (ASCII), _ (sublinhado); comprimento: máximo de 32 caracteres.

    conjunto_de_dados_20191101085615	nome-invalido-com-tracejado
    modelo_edge_10_outubro_2019	_nome_invalido_que_nao_comeca_com_uma_letra
    modelo_varios_rotulos_10DEC2019 (≤ 32 caracteres)	nome_invalido_com_mais_de_32_caracteres

• 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

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

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

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

PowerShell

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

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

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models" | Select-Object -Expand Content

Será exibido um código semelhante a este. 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": {}
  }
}