Al termine dell'addestramento del modello di classificazione delle immagini AutoML, utilizza la console Google Cloud per creare un endpoint e implementare il modello nell'endpoint. Dopo aver eseguito il deployment del modello in questo nuovo endpoint, invia un'immagine al modello per la previsione delle etichette.
Questo tutorial è composto da diverse pagine:
Crea un set di dati per la classificazione delle immagini e importa le immagini.
Addestra un modello di classificazione delle immagini AutoML.
Esegui il deployment di un modello in un endpoint e invia una previsione.
Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni riportate nelle pagine precedenti del tutorial.
Esegui il deployment del modello in un endpoint
Accedi al modello addestrato per eseguirlo in un endpoint nuovo o esistente dalla pagina Modelli:
Nella console Google Cloud, nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Addestramento.
Seleziona il modello AutoML addestrato. Viene visualizzata la scheda Valuta, dove puoi visualizzare le metriche sul rendimento del modello.
Scegli la scheda
Deployment e test.Fai clic su Esegui il deployment nell'endpoint.
Scegli
Crea nuovo endpoint, imposta il nome dell'endpoint suhello_automl_image
e poi fai clic su Continua.In Impostazioni modello, accetta la Suddivisione del traffico di 100%, inserisci 1 in Numero di nodi di calcolo e poi fai clic su Fine.
Fai clic su Esegui il deployment per eseguire il deployment del modello nel nuovo endpoint.
La creazione dell'endpoint e il deployment del modello AutoML sul nuovo endpoint richiedono diversi minuti.
Inviare una previsione al modello
Al termine della procedura di creazione dell'endpoint, puoi inviare una singola richiesta di annotazione (previsione) dell'immagine nella console Google Cloud.
Vai alla sezione "Testa il modello" della stessa scheda Deployment e test che hai utilizzato per creare un endpoint nel passaggio precedente (Modelli > your_model >
Deployment e test).Fai clic su Carica immagine e scegli un'immagine salvata localmente per la previsione, quindi visualizza l'etichetta prevista.
Passaggi successivi
Segui le istruzioni riportate nell'ultima pagina del tutorial per eliminare le risorse che hai creato.