Envie comentários
Dados de texto do Hello: implante o modelo em um endpoint e envie uma predição
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Depois que o treinamento do modelo de classificação de texto do AutoML for concluído, use o
console da Vertex AI para criar um endpoint e implantar seu modelo no
endpoint. Depois que o modelo for implantado no endpoint, envie um documento
para o modelo para a predição de rótulos.
Este tutorial tem várias páginas:
Como configurar o projeto e o ambiente.
Como criar um conjunto de dados de classificação de texto .
Como treinar um modelo do AutoML de classificação de textos.
Implantar o modelo em um endpoint e fazer
uma previsão
Como limpar o projeto.
Cada página pressupõe que você já tenha realizado as instruções das páginas anteriores do tutorial.
Implante o modelo em um endpoint
Acesse seu modelo treinado para implantá-lo em um novo endpoint na página Registro do modelo .
No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo ..
Acessar a página "Modelo de registro"
Em Região , selecione us-central1 (Iowa) .
Clique no nome e no número da versão do modelo treinado do AutoML para visualizar os detalhes do seu modelo.
Por exemplo, na guia Avaliar , é possível visualizar as métricas de desempenho do
modelo.
Selecione a guia Implantar e testar para criar um endpoint.
Clique em Implantar no endpoint .
Na janela Implantar no endpoint , conclua as etapas a seguir:
Escolha
radio_button_checked Criar novo
endpoint e insira um nome para o endpoint, como hello_automl_text
.
Aceite a Divisão de tráfego de 100% e clique em Implantar .
Leva alguns minutos para criar o endpoint e implantar o modelo do AutoML
no novo endpoint.
Enviar uma previsão para seu modelo
Depois que o endpoint é criado, é possível enviar previsões em texto a partir do
console da Vertex AI.
No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo ..
Acessar a página "Modelo de registro"
Em Região , selecione us-central1 (Iowa) .
Clique no modelo treinado do AutoML.
Selecione a guia Implantar e testar .
Na seção Teste seu modelo , digite o texto da previsão.
Clique em Prever para ver o rótulo previsto pelo modelo e a pontuação de confiança.
A seguir
Envie comentários
Exceto em caso de indicação contrária, o conteúdo desta página é licenciado de acordo com a Licença de atribuição 4.0 do Creative Commons , e as amostras de código são licenciadas de acordo com a Licença Apache 2.0 . Para mais detalhes, consulte as políticas do site do Google Developers . Java é uma marca registrada da Oracle e/ou afiliadas.
Última atualização 2024-04-05 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "hardToUnderstand",
"label":"Hard to understand"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "incorrectInformationOrSampleCode",
"label":"Incorrect information or sample code"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationSamplesINeed",
"label":"Missing the information/samples I need"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Problema na tradução"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Outro"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Fácil de entender"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Meu problema foi resolvido"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Outro"
}]
Quer enviar seu feedback?
{"lastModified": "\u00daltima atualiza\u00e7\u00e3o 2024-04-05 UTC."}
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Hard to understand","hardToUnderstand","thumb-down"],["Incorrect information or sample code","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Missing the information/samples I need","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2024-04-05 UTC."]]