Entrena modelos

Para crear un modelo personalizado, debes entrenarlo con un conjunto de datos preparado. La API de AutoML Vision usa las imágenes del conjunto de datos para entrenar el modelo, probarlo y evaluar su rendimiento. Puedes revisar los resultados, ajustar el conjunto de datos de entrenamiento según sea necesario y entrenar un modelo nuevo mediante el conjunto de datos mejorado.

El entrenamiento de un modelo puede tomar varias horas en completarse. La API de AutoML Vision te permite verificar el estado del entrenamiento.

Nota: A menos que se indique lo contrario en la documentación o en las Condiciones del Servicio aplicables, no se pueden exportar los modelos personalizados creados en los productos de Cloud AutoML.

Entrena modelos

Cuando tienes un conjunto de datos con un conjunto sólido de imágenes de entrenamiento anotadas con cuadros de límite y etiquetas, ya puedes crear y entrenar el modelo personalizado.

Nota: De forma predeterminada, 24 horas de procesamiento de nodo deberían ser suficientes para que la mayoría de los conjuntos de datos puedan entrenar el modelo. Este valor recomendado es una estimación para hacer que el modelo sea convergente por completo. Sin embargo, puedes elegir otra cantidad. La cantidad mínima de horas de procesamiento de nodo para la detección de objetos es de 20. Para la clasificación de imágenes, la cantidad mínima es de 8.

Nota: Los modelos de detección de objetos no son compatibles con el entrenamiento reanudable.

IU web

1. Abre la IU de detección de objetos de AutoML Vision.

   La página Conjuntos de datos muestra los conjuntos de datos disponibles para el proyecto actual.

   

2. Selecciona el conjunto de datos que deseas usar para entrenar el modelo personalizado.

3. Cuando el conjunto de datos esté listo, selecciona la pestaña Entrenar y el botón Entrenar un modelo nuevo.

   Se abrirá una ventana lateral “Train new model” (Entrenar un modelo nuevo) con opciones de entrenamiento.

4. En la sección Define your model (Define tu modelo), especifica un Model name (Nombre del modelo) o acepta el nombre predeterminado. Selecciona  Cloud hosted (Alojado en la nube) como el tipo de modelo, si aún no lo especificaste. Después de seleccionar la opción para entrenar un modelo de Edge, selecciona Continue (Continuar).

   

5. En la siguiente sección Optimize model for (Optimizar el modelo en función de:), selecciona el criterio de optimización que desees:  Higher accuracy (Exactitud más alta) o Faster prediction (Predicción más rápida). Después de seleccionar la especificación de optimización, selecciona Continue (Continuar).

   

6. En la siguiente sección Set a node hour budget (Configura un presupuesto por hora de procesamiento de nodo), especifica el presupuesto de nodo deseado.

   De forma predeterminada, 24 horas de procesamiento de nodo deberían ser suficientes para que la mayoría de los conjuntos de datos entrenen el modelo. Este valor recomendado es una estimación para hacer que el modelo sea convergente por completo. Sin embargo, puedes elegir otra cantidad. La cantidad mínima de horas de procesamiento de nodo para la detección de objetos es de 20. Para la clasificación de imágenes, la cantidad mínima es de 8.

   En esta sección, también puedes habilitar la implementación automática de tu modelo después del entrenamiento mediante la selección de  Implementar el modelo a 1 nodo después del entrenamiento. De lo contrario, tendrás que implementar tu modelo de forma manual después de que termine el entrenamiento.

   

   Presupuesto por hora de procesamiento de nodo: El tiempo de entrenamiento recomendado se calcula en función de lo siguiente:

   • curvas de aprendizaje de modelo
   • tamaño del conjunto de datos de entrenamiento

   Si el entrenamiento de modelos se completa antes del horario recomendado o personalizado, el sistema permite la interrupción anticipada, lo que significa que solo se te cobrará por el tiempo que lleva entrenar el modelo. Te recomendamos que uses la cantidad de horas recomendadas para evitar usar más recursos de los necesarios y reducir los costos de facturación.

7. Selecciona Comenzar entrenamiento para comenzar el entrenamiento de modelos.

El entrenamiento de un modelo puede tomar varias horas en completarse. Una vez que el modelo esté entrenado de forma correcta, recibirás un mensaje en la dirección de correo electrónico que usaste para tu proyecto de Google Cloud Platform.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP
• dataset-id: Es el ID del conjunto de datos. El ID es el último elemento del nombre del conjunto de datos. Por ejemplo:
  • Nombre del conjunto de datos: projects/project-id/locations/location-id/datasets/3104518874390609379
  • ID del conjunto de datos: 3104518874390609379
• display-name: Es el nombre visible de la string que elijas.

  • Caracteres válidos: A-Z, a-z, 0-9 (ASCII), _ (guion bajo); longitud: <= 32 caracteres.

    my_new_dataset_20191101085615	invalid-name-with-dashes
    edge_model_10_october_2019	_invalid_name_that_does_not_start_with_a_letter
    mulitlabel_cloud_model_10DEC2019 (<=32 caracteres)	invalid_name_that_is_greater_than_32_characters

Consideraciones específicas del campo:

• imageObjectDetectionModelMetadata.modelType: Indica una de las dos opciones disponibles para optimizar el modelo:
• cloud-low-latency-1: Optimiza el entrenamiento para la latencia.
• cloud-high-accuracy-1: Optimiza el entrenamiento para la exactitud.
• imageObjectDetectionModelMetadata.trainBudgetMilliNodeHours: El presupuesto de entrenamiento para crear este modelo, expresado en milihoras de procesamiento de nodo (un valor de 1,000 en este campo significa 1 hora de procesamiento de nodo). El valor de trainCostMilliNodeHours real será igual o menor que este valor. Si realizar más entrenamiento de modelos deja de proporcionar mejoras, se detendrá sin usar el presupuesto completo, y la stopReason será MODEL_CONVERGED.

  Nota: node_hour = actual_hour * number_of_nodes_involved.

  Para el tipo de modelo cloud-high-accuracy-1 (predeterminado) y cloud-low-latency-1, el presupuesto de entrenamiento debe ser de entre 20,000 y 2,000,000 milihoras de procesamiento de nodo, inclusive. El valor predeterminado es 216,000, que representa un día según el tiempo real transcurrido.

Método HTTP y URL:

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

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "displayName": "DISPLAY_NAME",
  "datasetId": "DATASET_ID",
  "imageObjectDetectionModelMetadata": {
    "modelType": "cloud-low-latency-1",
    "trainBudgetMilliNodeHours": "216000"
  }
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente 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 @request.json \
     "https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/models"

PowerShell

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$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

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el ID de operación (IOD3074819451447675546, en este caso) para obtener el estado de la tarea. Para ver un ejemplo, consulta Trabaja con operaciones de larga duración.

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/IOD3074819451447675546",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-07-26T21:10:18.338846Z",
    "updateTime": "2019-07-26T21:10:18.338846Z",
    "createModelDetails": {}
  }
}

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// visionObjectDetectionCreateModel creates a model for image object detection.
func visionObjectDetectionCreateModel(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "IOD123456789..."
	// 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_ImageObjectDetectionModelMetadata{
				ImageObjectDetectionModelMetadata: &automlpb.ImageObjectDetectionModelMetadata{},
			},
		},
	}

	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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.cloud.automl.v1.ImageObjectDetectionModelMetadata;
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 VisionObjectDetectionCreateModel {

  static void createModel() 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.
      ImageObjectDetectionModelMetadata metadata =
          ImageObjectDetectionModelMetadata.newBuilder().build();
      Model model =
          Model.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setDatasetId(datasetId)
              .setImageObjectDetectionModelMetadata(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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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,
      imageObjectDetectionModelMetadata: {},
    },
  };

  // 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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#imageobjectdetectionmodelmetadata
metadata = automl.ImageObjectDetectionModelMetadata(
    train_budget_milli_node_hours=24000
)
model = automl.Model(
    display_name=display_name,
    dataset_id=dataset_id,
    image_object_detection_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...")

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de la detección de objetos de AutoML Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para Ruby.

Mostrar lista de operaciones

Usa las siguientes muestras de código para enumerar las operaciones de tu proyecto y filtrar los resultados.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP.

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

El resultado que verás variará según las operaciones que hayas solicitado.

También puedes filtrar las operaciones que se muestran con los parámetros de consulta seleccionados (operationId, done y worksOn). Por ejemplo, para mostrar una lista de las operaciones que finalizaron la ejecución, modifica la URL:

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

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página API y referencia > Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página API y referencia > Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página API y referencia > Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página API y referencia > Bibliotecas 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)

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de la detección de objetos de AutoML Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para Ruby.

Trabajar con operaciones de larga duración

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP.
• operation-id: Es el ID de la operación. El ID es el último elemento del nombre de tu operación. Por ejemplo:
  • Nombre de la operación: projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
  • ID de la operación: IOD5281059901324392598

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Deberías ver un resultado similar al siguiente para una operación de importación completada:

{
  "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"
  }
}

Deberías ver un resultado similar al siguiente para una operación de creación de modelo completada:

{
  "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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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)

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de la detección de objetos de AutoML Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para Ruby.

Cancela una operación

Puedes cancelar una tarea de importación o una de entrenamiento con el ID de operación,

REST

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas cliente.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP.
• operation-id: Es el ID de la operación. El ID es el último elemento del nombre de tu operación. Por ejemplo:
  • Nombre de la operación: projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
  • ID de la operación: IOD5281059901324392598

Método HTTP y URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/operations/OPERATION_ID:cancel

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Verás un objeto JSON vacío que se muestra en una solicitud correcta:

{}

Obtén información sobre un modelo

Usa las siguientes muestras de código para obtener información sobre un modelo entrenado específico. Puedes usar la información que se muestra en esta solicitud para modificar el modo o enviar una solicitud de predicción.

En los ejemplos de esta sección, se muestran los metadatos básicos sobre un modelo. Para obtener detalles sobre la precisión y preparación de un modelo, consulta el tema “Evalúa modelos”.

REST

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

• project-id: El ID del proyecto de GCP.
• model-id: Es el ID del modelo, que se muestra en la respuesta que recibiste cuando lo creaste. El ID es el último elemento del nombre del modelo. Por ejemplo:
  • Nombre del modelo: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
  • ID del modelo: IOD4412217016962778756

Método HTTP y URL:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario mediante la ejecución de gcloud init o gcloud auth login. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Ejecuta el siguiente 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

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

    {
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id",
  "displayName": "display-name",
  "datasetId": "dataset-id",
  "createTime": "2019-07-26T21:10:18.338846Z",
  "deploymentState": "UNDEPLOYED",
  "updateTime": "2019-07-26T22:28:57.464076Z",
  "imageObjectDetectionModelMetadata": {
    "modelType": "cloud-low-latency-1",
    "nodeQps": 1.2987012987012987,
    "stopReason": "MODEL_CONVERGED",
    "trainBudgetMilliNodeHours": "216000",
    "trainCostMilliNodeHours": "8230"
  }
}

Go

Antes de probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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 probar esta muestra, sigue las instrucciones de configuración para este lenguaje en la página Bibliotecas 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}")

Idiomas adicionales

C#: sigue las instrucciones de configuración de C# en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de la detección de objetos de AutoML Vision para .NET.

PHP: sigue las instrucciones de configuración de PHP en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para PHP.

Ruby: sigue las instrucciones de configuración de Ruby en la página Bibliotecas cliente y, luego, visita la documentación de referencia de detección de objetos de AutoML Vision para Ruby.

Nota: Antes de que puedas usar tu modelo para realizar predicciones en línea, necesitarás implementarlo.

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