Questo tutorial ti guida attraverso i passaggi necessari per addestrare il modello di classificazione delle immagini e ottenere previsioni dal tuo modello nella Google Cloud console.
Questo tutorial fa parte del tutorial "Hello custom training", che ti guida nell'utilizzo di Agent Platform per addestrare un modello di classificazione delle immagini e fornire previsioni utilizzando il modello. In questo tutorial, utilizzerai la funzionalità di addestramento personalizzato di Agent Platform per eseguire un'applicazione di addestramento TensorFlow Keras in uno degli ambienti container predefiniti di Agent Platform. Questo job di addestramento personalizzato addestra un modello di machine learning (ML) per classificare le immagini di fiori in base al tipo. Dopo aver addestrato il modello di ML, il tutorial ti mostra come creare un endpoint e fornire previsioni da quell'endpoint a un'app web.
Pagine del tutorial
Questo tutorial è composto da diverse pagine:
- Configurazione del progetto e dell'ambiente.
- Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato.
- Esecuzione di previsioni da una modalità di classificazione delle immagini personalizzata.
- Pulizia del progetto.
Per completare questo tutorial, puoi seguire le istruzioni nelle pagine seguenti o utilizzare il tutorial guidato nella console, che è un tutorial simile nella Google Cloud console.
Tutorial guidato nella console
In questo tutorial imparerai a creare un modello di classificazione di immagini con più etichette utilizzando la tecnologia AutoML di Google. Questo tutorial è disponibile nella Google Cloud console.
Per seguire le indicazioni dettagliate per questa attività direttamente nella Google Cloud console, fai clic su Procedura guidata: