Esta versão legada do AutoML Vision foi descontinuada e não estará mais disponível no Google Cloud após 31 de março de 2024. Todas as funcionalidades do AutoML Vision legado e novos recursos estão disponíveis na plataforma da Vertex AI. Consulte Migrar para a Vertex AI para saber como migrar seus recursos.

Como filtrar ao listar

Use a filtragem para retornar resultados mais específicos ao listar recursos, avaliações ou operações.

Operações

É possível filtrar as operações listadas usando os seguintes parâmetros:

Filtros

operation_id: retorna todas as operações com um ID igual ao valor fornecido. Também é possível especificar operações não iguais (!=) a um determinado valor.
done: retorna todas as operações com status "done": true. Também é possível especificar operações que ainda estão em andamento (não "done").
Consultas:
- ?filter="done=true"
- ?filter="done!=true"
worksOn: retorna todas as operações que funcionam em um recurso (conjunto de dados ou modelo). Também é possível especificar operações não iguais (!=) a um determinado valor.
Consultas:
- conjunto de dados: ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/datasets/dataset-id"
- model: ?filter="worksOn=projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"

Parâmetros de consulta adicionais

pageSize: limita os resultados retornados a um número definido de linhas. Se não for especificado, o servidor escolherá um tamanho padrão.
pageToken: um token para recuperar a próxima página de resultados. Uma consulta inicial com um conjunto pageSize e resultados maiores do que cabem nesse tamanho de página também retorna um nextPageToken. Esse token pode ser passado para pageToken para receber resultados subsequentes.

O exemplo de código de linha de comando a seguir mostra como filtrar as operações listadas por operações concluídas (com status "done": true).

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

project-id: seu projeto ID do Google Cloud Platform.

Método HTTP e URL:

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

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?filter="done=true""

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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

A resposta a seguir é de um projeto com várias operações do AutoML, filtradas por operações concluídas (?filter="done=true").

Resposta



    {
  "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: O rótulo já tem informações empíricas."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Erro: o exemplo de rótulo único 6192816919589105442 pode ter no máximo uma anotação positiva aprovada."
          },
          {
            "code": 3,
            "message": "Erro: gs://storage-bucket/csv/all_data.csv linha 2267: O rótulo já tem informações empíricas."
          }
        ],
        "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": "Erro: DUPLICATE_CONTENT: conteúdo duplicado foi detectado. Vários documentos (linhas 2552 e 3528) compartilham o mesmo conteúdo."
          },
          {
            "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"
      }
    }
  ]
}

Parâmetros de consulta adicionais

Para consultar com outros parâmetros (pageSize, pageToken), anexe o parâmetro ao URL:

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

Também é possível concatenar parâmetros com um "e" comercial (&):

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

Conjuntos de dados

É possível filtrar os conjuntos de dados listados usando os seguintes parâmetros:

Filtros

dataset_metadata: retorna todos os conjuntos de dados com o tipo de metadados de destino.
Valores disponíveis
- imageClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Vision - classificação de imagem)
- imageObjectDetectionDatasetMetadata:* (AutoML Vision - detecção de objetos)
- textClassificationDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - classificação)
- textExtractionDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - extração de entidades)
- textSentimentDatasetMetadata:* (AutoML Natural Language - análise de sentimento)
- translationDatasetMetadata:* (AutoML Translation)

Parâmetros de consulta adicionais

pageSize: limita os resultados retornados a um número definido de linhas. Se não for especificado, o servidor escolherá um tamanho padrão.
pageToken: um token para recuperar a próxima página de resultados. Uma consulta inicial com um conjunto pageSize e resultados maiores do que cabem nesse tamanho de página também retorna um nextPageToken. Esse token pode ser passado para pageToken para receber resultados subsequentes.

O exemplo de código de linha de comando a seguir mostra como filtrar conjuntos de dados listados especificando o dataset_metadata.

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

project-id: seu projeto ID do Google Cloud Platform.
dataset-metadata-value: o tipo de dataset_metadata que você está filtrando. Esses valores dependem do tipo de problema do AutoML.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

PowerShell

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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

A resposta a seguir é de um projeto com vários tipos de conjuntos de dados do AutoML, filtrados por conjuntos de dados do AutoML Translation (?filter="translationDatasetMetadata:*").

Resposta:

Resposta



project-idproject-idproject-iddataset-id1display-name1dataset-id2display-name2dataset-id3display-name3

Parâmetros de consulta adicionais

Para consultar com outros parâmetros (pageSize, pageToken), anexe o parâmetro ao URL:

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

Também é possível concatenar parâmetros com um "e" comercial (&):

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

Modelos

É possível filtrar os modelos listados usando os seguintes parâmetros:

Filtros

model_metadata: retorna todos os modelos com o tipo de metadados de destino.
Valores disponíveis
- imageClassificationModelMetadata:* (AutoML Vision - classificação de imagem)
- imageObjectDetectionModelMetadata:* (AutoML Vision - detecção de objetos)
- textClassificationModelMetadata:* (AutoML Natural Language - classificação)
- textExtractionModelMetadata:* (AutoML Natural Language - extração de entidades)
- textSentimentModelMetadata:* (AutoML Natural Language - análise de sentimento)
- translationModelMetadata:* (AutoML Translation)
datasetId: retorna todos os modelos criados a partir de um conjunto de dados específico.

Parâmetros de consulta adicionais

pageSize: limita os resultados retornados a um número definido de linhas. Se não for especificado, o servidor escolherá um tamanho padrão.
pageToken: um token para recuperar a próxima página de resultados. Uma consulta inicial com um conjunto pageSize e resultados maiores do que cabem nesse tamanho de página também retorna um nextPageToken. Esse token pode ser passado para pageToken para receber resultados subsequentes.

O exemplo de código de linha de comando a seguir mostra como filtrar modelos listados especificando o model_metadata.

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

project-id: seu projeto ID do Google Cloud Platform.
model-metadata-value: o tipo de model_metadata que você está filtrando. Esses valores dependem do tipo de problema do AutoML.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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?filter="model-metadata-value""

PowerShell

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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

A resposta a seguir é de um projeto com vários tipos de modelos do AutoML, filtrados por modelos do AutoML Natural Language (?filter="textClassificationModelMetadata:*").

Resposta



project-idproject-idproject-idmodel-id1display-name1dataset-iddataset-iddataset-idmodel-id2display-name2display-name2model-id3

Parâmetros de consulta adicionais

Para consultar com outros parâmetros (pageSize, pageToken), anexe o parâmetro ao URL:

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

Também é possível concatenar parâmetros com um "e" comercial (&):

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

modelEvaulations

É possível filtrar as avaliações de modelo listadas usando os seguintes parâmetros:

Filtros

annotationSpecId: retorna todas as avaliações de modelo com um ID igual ao valor fornecido. Também é possível especificar avaliações de modelo não iguais (!=) a um determinado valor.

Parâmetros de consulta adicionais

pageSize: limita os resultados retornados a um número definido de linhas. Se não for especificado, o servidor escolherá um tamanho padrão.
pageToken: um token para recuperar a próxima página de resultados. Uma consulta inicial com um conjunto pageSize e resultados maiores do que cabem nesse tamanho de página também retorna um nextPageToken. Esse token pode ser passado para pageToken para receber resultados subsequentes.

O exemplo de código de linha de comando a seguir mostra como filtrar as avaliações de modelo listadas especificando o annotationSpecId.

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

project-id: seu projeto ID do Google Cloud Platform.
model-id: o ID do modelo para o qual você quer avaliações.
annotation-spec-id: o ID da especificação de anotação a que a avaliação de modelo se aplica. O ID está vazio na avaliação geral do modelo.

Método HTTP e URL:

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

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

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

PowerShell

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

Quando a solicitação é bem-sucedida, o servidor retorna um código de status HTTP 200 OK e a resposta no formato JSON.

A resposta a seguir é de um projeto com vários tipos de modelo do AutoML, filtrados para avaliações de um único modelo (?filter="annotationSpecId=1231173747155664896").

Resposta



project-idmodel-idmodel-evaluation-id

Parâmetros de consulta adicionais

Para consultar com outros parâmetros (pageSize, pageToken), anexe o parâmetro ao URL:

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

Também é possível concatenar parâmetros com um "e" comercial (&):

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