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Dados de texto do Hello: treinar um modelo de classificação de texto do AutoML
Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
A partir de 15 de setembro de 2024, só será possível personalizar
a classificação, a extração de entidades,
e os objetivos de análise de sentimento por meio da migração para os comandos e os ajustes do Vertex AI Gemini. O treinamento ou atualização
de modelos do AutoML na Vertex AI para classificação de texto, extração de entidades e objetivos de análise de sentimento
não estarão mais disponíveis. É possível continuar usando os modelos de AutoML Text na Vertex AI
até 15 de junho de 2025. Para uma comparação entre o AutoML Text e o Gemini, consulte Gemini para usuários de texto do AutoML . Para mais informações sobre como o Gemini oferece uma experiência do usuário aprimorada com
recursos aprimorados de comandos, consulte Introdução aos ajustes .
Para começar a ajustar, consulte Ajuste de modelos de texto do Gemini .
Use o console da Vertex AI para treinar um modelo de classificação de texto
do AutoML. Depois que seu conjunto de dados for criado e os dados forem importados, use o
console da Vertex AI para iniciar o treinamento do modelo.
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.
Treinar um modelo do AutoML
No Console do Google Cloud, acesse a página Registro do modelo ..
Acessar a página "Modelo de registro"
Em Região , selecione us-central1 (Iowa) .
Selecione Criar para abrir a janela Treinar novo modelo .
Na janela Treinar novo modelo , conclua as seguintes etapas:
Clique em Continuar .
Clique em Iniciar treinamento .
O treinamento leva várias horas. Você receberá uma notificação por e-mail quando
o treinamento do modelo for concluído.
A seguir
Siga a próxima página deste tutorial para implantar seu modelo treinado do AutoML em um endpoint e enviar documentos ao modelo para predição.
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Última atualização 2024-09-13 UTC.
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