Una previsione è l'output di un modello addestrato di machine learning. Questa pagina offre una panoramica del flusso di lavoro per ottenere previsioni dai modelli su Vertex AI.
Vertex AI offre due metodi per ottenere previsioni:
Le previsioni online sono richieste sincrone effettuate a un modello di cui è stato eseguito il deployment
endpoint
Pertanto, prima di inviare devi prima eseguire il deploymentModel
per un endpoint. Questo associa il computing risorse con il modello, in modo che possa fornire previsioni online con bassa latenza. Usa online quando si effettuano richieste in risposta all'input dell'applicazione in situazioni che richiedono un'inferenza tempestiva.Batch Le previsioni sono richieste asincrone effettuate a un modello che non è il deployment in un endpoint. Invii la richiesta (come
BatchPredictionsJob
risorsa) direttamente alla risorsaModel
. Usa batch le previsioni quando non hai bisogno di una risposta immediata e vuoi elaborare dati accumulati attraverso una singola richiesta.
Ricevi previsioni da modelli addestrati personalizzati
Per ottenere previsioni, devi prima importare il tuo
modello. Dopo l'importazione, diventa un
Model
risorsa visibile in
Vertex AI Model Registry.
Quindi, leggi la seguente documentazione per scoprire come ottenere previsioni:
Ricevi previsioni dai modelli AutoML
A differenza dei modelli addestrati personalizzati, i modelli AutoML vengono importati automaticamente Vertex AI Model Registry dopo l'addestramento.
A parte questo, il flusso di lavoro per i modelli AutoML è simile, ma varia leggermente in base al tipo di dati e all'obiettivo del modello. La documentazione per ottenere Le previsioni di AutoML si trovano insieme all'altra documentazione di AutoML. Ecco i link alla documentazione:
Immagine
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML di immagini:
Tabulare
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML tabulari:
Modelli tabulari di classificazione/regressione
Modelli di previsione tabulari (solo previsioni batch)
Testo
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli di testo AutoML:
- Modelli di classificazione del testo
- Modelli di estrazione delle entità di testo
- Modelli di analisi del sentiment del testo
Video
Scopri come ottenere previsioni dai seguenti tipi di modelli AutoML video:
- Modelli di riconoscimento delle azioni video (solo previsioni batch)
- Modelli di classificazione di video (solo previsioni batch)
- Modelli di monitoraggio di oggetti video (solo previsioni batch)