Il est possible de créer un modèle AutoML Edge (exportable) directement depuis l'interface utilisateur pour certains types de données, ou en démarrant une tâche de pipeline d'entraînement par programmation. Pour créer ce modèle, vous allez utiliser un ensemble de données préparé. Créez cet ensemble de données dans la Google Cloud console ou à l'aide de l' API. L'API Agent Platform utilise les éléments de l'ensemble de données pour entraîner le modèle, le tester et en évaluer les performances. Passez en revue les résultats des évaluations, ajustez l'ensemble de données d'entraînement si nécessaire puis créez une tâche d'entraînement à l'aide de l'ensemble de données amélioré.
Les tâches d'entraînement peuvent durer plusieurs heures. La page Agent Platform de la Google Cloud console indique l'état de l'entraînement.
Entraîner un modèle AutoML Edge
Dans la Google Cloud console, dans la section Agent Platform, accédez à la page Ensembles de données.
Cliquez sur le nom de l'ensemble de données que vous souhaitez utiliser pour entraîner votre modèle afin d'ouvrir sa page d'informations.
Si votre type de données utilise des ensembles d'annotations, sélectionnez celui que vous souhaitez utiliser pour ce modèle.
Cliquez sur Entraîner un nouveau modèle.
Dans la page Entraîner le nouveau modèle, procédez comme suit :
Sélectionnez AutoML Edge comme méthode d'entraînement, puis cliquez sur Continuer.
Saisissez le nom à afficher pour votre nouveau modèle.
Si vous souhaitez définir manuellement la répartition des données d'entraînement, agrandissez Options avancées* et sélectionnez une option de répartition des données. Pour en savoir plus, consultez la page À propos des divisions de données pour les modèles AutoML models.
Cliquez sur Continuer.
Sélectionnez l'objectif d'optimisation qui correspond le mieux à vos besoins. Vous pouvez optimiser la précision, la latence ou les deux.
Cliquez sur Continuer.
Dans la fenêtre Options de calcul et tarifs, indiquez le nombre maximal d'heures pendant lesquelles votre modèle doit s'entraîner.
Ce paramètre vous permet de définir un plafond pour les coûts d'entraînement. Le temps écoulé peut être supérieur à cette valeur, car la création d'un modèle implique d'autres opérations.
Si vous souhaitez arrêter l'entraînement lorsque le modèle ne s'améliore plus, sélectionnez Activer l'arrêt prématuré.
Cliquez sur Démarrer l'entraînement.
L'entraînement du modèle peut prendre plusieurs heures en fonction de votre budget d'entraînement (image uniquement) mais aussi de la taille et de la complexité de vos données. Vous pouvez fermer cet onglet et y revenir plus tard. Vous recevrez un e-mail une fois l'entraînement terminé.