나열 시 필터링

리소스, 평가 또는 작업을 나열할 때 필터링을 사용하여 더 구체적인 결과를 반환할 수 있습니다.

요점: 일반적으로 요청 URL에 다음 구문을 추가하여 필터링합니다.

• ?filter="[filter_name=]filter-value" - filter-value와 일치하는 모든 JSON 객체를 반환합니다.
• ?filter="" - 설정되지 않은 필터입니다. 반환되는 일치하는 항목이 없습니다.
• ?filter="*" - 가능한 모든 값을 일치시키는 필터입니다.

작업

다음 매개변수를 사용하여 나열된 작업을 필터링할 수 있습니다.

필터

• operation_id - 제공된 값과 동일한 ID가 있는 모든 작업을 반환합니다. 특정 값과 같지 않은(!=) 작업을 지정할 수도 있습니다.
• done - "done": true 상태인 모든 작업을 반환합니다. 진행 중인 작업("done"이 아닌 작업)을 지정할 수도 있습니다.

  쿼리:

  • ?filter="done=true"
  • ?filter="done!=true"
• worksOn - 리소스(데이터세트 또는 모델)에서 작동하는 모든 작업을 반환합니다. 특정 값과 같지 않은(!=) 작업을 지정할 수도 있습니다.

  쿼리:

  • dataset - ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id"
  • model - ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"

추가 쿼리 매개변수

• pageSize - 반환되는 결과를 설정된 줄 수로 제한합니다. 이 값을 지정하지 않으면 서버에서 기본 크기를 선택합니다.
• pageToken - 결과의 다음 페이지를 검색하는 토큰입니다. 설정된 pageSize가 있고 결과가 해당 페이지에 맞는 크기보다 큰 초기 쿼리도 nextPageToken을 반환합니다. 그런 다음 이 토큰은 pageToken으로 전달되어 후속 결과를 가져올 수 있습니다.

다음 명령줄 코드 샘플은 완료된 작업(상태: "done": true)별로 나열된 작업을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• project-id: Google Cloud Platform 프로젝트 ID

HTTP 메서드 및 URL:

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

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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?filter="done=true""

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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?filter="done=true"" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

다음 응답은 여러 AutoML 작업이 포함된 프로젝트의 응답으로, 완료된 작업(?filter="done=true")으로 필터링되었습니다.

응답

    {
  "operations": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/VCN1765936620487311360",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-12T19:50:54.701276Z",
        "updateTime": "2019-12-12T21:44:41.398588Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/VCN3089482538515693568"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/ICN4019988233986244608",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2269: The label is already a ground truth."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: Single label example 6192816919589105442 can have at most one approved positive annotation."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv line 2267: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-12T20:24:26.992578Z",
        "updateTime": "2019-12-12T20:40:39.672070Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL1400159888251813888",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:08:07.315450Z",
        "updateTime": "2019-12-12T00:48:44.703974Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
        "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/TBL5737009781177057280"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL7492967234130673664",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:07:36.217459Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:08:17.727121Z",
        "createModelDetails": {}
      },
      "done": true,
      "error": {
        "code": 1,
        "message": "CANCELLED"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL6841634138022215680",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T23:02:56.089038Z",
        "updateTime": "2019-12-11T23:02:59.300928Z",
        "deleteDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TBL8322192515520266240",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "createTime": "2019-12-11T22:57:14.840747Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:59:00.764354Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/TCN7841151780321755136",
      "metadata": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
        "partialFailures": [
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: DUPLICATE_CONTENT: Duplicated content detected. Multiple documents (line 2552 and line 3528) share the same content."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Error: gs://automl-docs-filtering-vcm/happiness.csv line 3527: The label is already a ground truth."
          }
        ],
        "createTime": "2019-12-11T22:22:40.789066Z",
        "updateTime": "2019-12-11T22:36:40.388359Z",
        "importDataDetails": {}
      },
      "done": true,
      "response": {
        "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
      }
    }
  ]
}

추가 쿼리 매개변수

다른 매개변수(pageSize, pageToken)로 쿼리하려면 매개변수를 URL에 추가합니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?pageSize=INT

매개변수를 앰퍼샌드(&)로 연결할 수도 있습니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/model/model-id/modelEvaluations?filter="done=true&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

데이터세트

다음 매개변수를 사용하여 나열된 데이터세트를 필터링할 수 있습니다.

필터

• dataset_metadata - 대상 메타데이터 유형이 있는 모든 데이터세트를 반환합니다.

  사용 가능한 값

  • imageClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Vision - 이미지 분류)
  • imageObjectDetectionDatasetMetadata:* (AutoML Vision - 객체 감지)
  • textClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - 분류)
  • textExtractionDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - 항목 추출)
  • textSentimentDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - 감정 분석)
  • translationDatasetMetadata:* (AutoML Translation)

추가 쿼리 매개변수

• pageSize - 반환되는 결과를 설정된 줄 수로 제한합니다. 이 값을 지정하지 않으면 서버에서 기본 크기를 선택합니다.
• pageToken - 결과의 다음 페이지를 검색하는 토큰입니다. 설정된 pageSize가 있고 결과가 해당 페이지에 맞는 크기보다 큰 초기 쿼리도 nextPageToken을 반환합니다. 그런 다음 이 토큰은 pageToken으로 전달되어 후속 결과를 가져올 수 있습니다.

다음 명령줄 코드 샘플은 dataset_metadata를 지정하여 나열된 데이터세트를 필터링하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• project-id: Google Cloud Platform 프로젝트 ID
• dataset-metadata-value: 필터링할 dataset_metadata의 유형입니다. 이러한 값은 AutoML 문제 유형에 따라 다릅니다.

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value"

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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/datasets?filter="dataset-metadata-value""

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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/datasets?filter="dataset-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

다음 응답은 여러 AutoML 데이터세트 유형이 있는 프로젝트의 응답으로, AutoML Translation 데이터세트(?filter="translationDatasetMetadata:*")로 필터링되었습니다.

응답:

응답

    {
  "datasets": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id1",
      "displayName": "display-name1",
      "createTime": "2019-12-12T16:47:46.087383Z",
      "etag": "AB3BwFoNzSb-7OEMHn3QQb1sa2Xs5cJ4S5J1UlkYWbQlCAntibE1rbOzVFzTpSIRWek=",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id2",
      "displayName": "display-name2",
      "createTime": "2019-12-12T16:46:05.674490Z",
      "etag": "AB3BwFqxV5dZHNxry9nuJTX3KwpPENGT0cdop39h8rzryec3umRU-daaPztYwLCZMV2J",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id3",
      "displayName": "display-name3",
      "createTime": "2019-12-12T16:43:19.988997Z",
      "etag": "AB3BwFqulR4Lud3ndHJIrzrOYkaQORNw3rzZM4WR9_xzvvu_iG45CEvmG_ph2QXnR3m7",
      "exampleCount": 8720,
      "translationDatasetMetadata": {
        "sourceLanguageCode": "en",
        "targetLanguageCode": "es"
      }
    }
  ]
}

추가 쿼리 매개변수

다른 매개변수(pageSize, pageToken)로 쿼리하려면 매개변수를 URL에 추가합니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?pageSize=INT

매개변수를 앰퍼샌드(&)로 연결할 수도 있습니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/datasets?filter="dataset-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

모델

다음 매개변수를 사용하여 나열된 모델을 필터링할 수 있습니다.

필터

• model_metadata - 대상 메타데이터 유형이 있는 모든 모델을 반환합니다.

  사용 가능한 값

  • imageClassificationModelMetadata:* (AutoML Vision - 이미지 분류)
  • imageObjectDetectionModelMetadata:* (AutoML Vision - 객체 감지)
  • textClassificationModelMetadata:* (AutoML Natural Language - 분류)
  • textExtractionModelMetadata:* (AutoML Natural Language - 항목 추출)
  • textSentimentModelMetadata:* (AutoML Natural Language - 감정 분석)
  • translationModelMetadata:* (AutoML Translation)
• datasetId - 특정 데이터세트에서 생성된 모든 모델을 반환합니다.

추가 쿼리 매개변수

• pageSize - 반환되는 결과를 설정된 줄 수로 제한합니다. 이 값을 지정하지 않으면 서버에서 기본 크기를 선택합니다.
• pageToken - 결과의 다음 페이지를 검색하는 토큰입니다. 설정된 pageSize가 있고 결과가 해당 페이지에 맞는 크기보다 큰 초기 쿼리도 nextPageToken을 반환합니다. 그런 다음 이 토큰은 pageToken으로 전달되어 후속 결과를 가져올 수 있습니다.

다음 명령줄 코드 샘플은 model_metadata를 지정하여 나열된 모델을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• project-id: Google Cloud Platform 프로젝트 ID
• model-metadata-value: 필터링할 model_metadata의 유형입니다. 이러한 값은 AutoML 문제 유형에 따라 다릅니다.

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value"

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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?filter="model-metadata-value""

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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?filter="model-metadata-value"" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

다음 응답은 여러 AutoML 모델 유형이 있는 프로젝트의 응답으로, AutoML Natural Language 모델(?filter="textClassificationModelMetadata:*")로 필터링되었습니다.

응답

    {
  "model": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id1",
      "displayName": "display-name1",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:45:24.351490Z",
      "deploymentState": "UNDEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T16:07:03.117529Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id2",
      "displayName": "display-name2",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:44:45.865731Z",
      "deploymentState": "UNDEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T16:04:42.287184Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    },
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id3",
      "displayName": "display-name2",
      "datasetId": "dataset-id",
      "createTime": "2019-12-11T22:45:05.000640Z",
      "deploymentState": "DEPLOYED",
      "updateTime": "2019-12-12T02:34:15.294401Z",
      "textClassificationModelMetadata": {
        "classificationType": "MULTICLASS"
      }
    }
  ]
}

추가 쿼리 매개변수

다른 매개변수(pageSize, pageToken)로 쿼리하려면 매개변수를 URL에 추가합니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?pageSize=INT

매개변수를 앰퍼샌드(&)로 연결할 수도 있습니다.

https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models?filter="model-metadata-value&pageSize=INT&pageToken=next-page-token"

modelEvaulations

다음 매개변수를 사용하여 나열된 모델 평가를 필터링할 수 있습니다.

필터

• annotationSpecId - ID가 제공된 값과 동일한 모든 모델 평가를 반환합니다. 특정 값과 같지 않은(!=) 모델 평가를 지정할 수도 있습니다.

추가 쿼리 매개변수

• pageSize - 반환되는 결과를 설정된 줄 수로 제한합니다. 이 값을 지정하지 않으면 서버에서 기본 크기를 선택합니다.
• pageToken - 결과의 다음 페이지를 검색하는 토큰입니다. 설정된 pageSize가 있고 결과가 해당 페이지에 맞는 크기보다 큰 초기 쿼리도 nextPageToken을 반환합니다. 그런 다음 이 토큰은 pageToken으로 전달되어 후속 결과를 가져올 수 있습니다.

다음 명령줄 코드 샘플은 annotationSpecId를 지정하여 나열된 모델을 필터링하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

• project-id: Google Cloud Platform 프로젝트 ID
• model-id: 평가하려는 모델의 ID입니다.
• annotation-spec-id: 모델 평가가 적용되는 주석 사양의 ID입니다. 전체 모델 평가의 경우 ID는 비어 있습니다.

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

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/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id""

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

다음 명령어를 실행합니다.

$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/modelEvaluations?filter="annotationSpecId=annotation-spec-id"" | Select-Object -Expand Content

요청이 성공하면 서버가 200 OK HTTP 상태 코드와 응답을 JSON 형식으로 반환합니다.

다음 응답은 여러 AutoML 모델 유형이 있는 프로젝트의 응답으로, 단일 모델의 모델 평가(?filter="annotationSpecId=1231173747155664896")로 필터링되었습니다.

응답

    {
  "modelEvaluation": [
    {
      "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id/modelEvaluations/model-evaluation-id",
      "annotationSpecId": "1231173747155664896",
      "createTime": "2019-12-12T21:39:22.737188Z",
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추가 쿼리 매개변수

다른 매개변수(pageSize, pageToken)로 쿼리하려면 매개변수를 URL에 추가합니다.

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매개변수를 앰퍼샌드(&)로 연결할 수도 있습니다.

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