建立及管理模型

注意：AutoML API 和 Cloud Translation - Advanced API (v3) 皆提供 AutoML Translation 功能。建議使用 Cloud Translation API 建立資料集和模型，因為日後如有任何強化功能，只會適用於 Cloud Translation API。如果有現有的 AutoML 資源，可以升級這些資源，以便與 Cloud Translation API 搭配使用。詳情請參閱「升級 AutoML 資源」。

使用準備好的資料集建立自訂模型。AutoML Translation 會使用資料集中的語句組合訓練、測試及評估新模型。

注意： 自訂模型會在定期升級的代管平台上執行。自訂模型至少須每 18 個月重新訓練一次，才能確保翻譯品質穩定一致，並享有原始訓練後的所有升級優勢。

訓練模型

取得足夠的片段配對資料集後，即可從該資料集建立自訂模型。

網路使用者介面

1. 前往 AutoML Translation 控制台。

   前往翻譯頁面

2. 在導覽窗格中，按一下「資料集」即可查看資料集清單。

3. 按一下要用來訓練自訂模型的資料集。

   控制台會顯示資料集中的區隔配對，以及各自的標籤：Training、Validation 或 Testing。

4. 查看完資料集時，按一下「Train」(訓練) 分頁標籤。

5. 按一下「開始訓練」，開啟「訓練新模型」對話方塊。

6. 指定模型名稱。

7. 按一下 [開始訓練]，開始訓練您的自訂模型。

   訓練模型可能需要數小時才能完成。您可以查看近期活動，瞭解訓練狀態。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID
• LOCATION：模型所在的區域，例如 us-central1。來源資料集也必須位於相同位置。
• MODEL_NAME：模型的名稱。
• DATASET_ID：Cloud Translation 用來建立模型的來源資料集 ID。

HTTP 方法和網址：

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

JSON 要求主體：

{
  "display_name": "MODEL_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID",
}

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

將要求主體儲存在名為 request.json 的檔案中，然後執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
}

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「.NET 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面上的 PHP 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「PHP 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面上的 Ruby 設定操作說明完成相關步驟操作，然後參閱「Ruby 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

取得訓練工作的狀態

您可以使用 Google Cloud 控制台或 Cloud Translation API，檢查長時間執行工作的狀態，例如訓練模型。

網路使用者介面

您可以在「Recent activities」(近期活動) 窗格中監控訓練工作狀態。

1. 前往 AutoML Translation 控制台。

   前往翻譯頁面

2. 按一下導覽窗格中的「資料集」。

3. 在動作列中，按一下「查看近期活動」。

   找出相關的 CreateModel 作業。作業 ID 旁邊的圖示會指出作業的目前狀態。

REST

如要取得訓練作業的狀態，請將 GET 要求傳送至 operations 資源，並附上您提交訓練要求後，回應中包含的作業 ID。

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

• PROJECT_NUMBER_OR_ID： Google Cloud 專案的數值或英數字元 ID
• location-id：您為 Cloud Storage 值區選擇的位置
• operation-id：您在先前步驟收到的作業 ID

HTTP 方法和網址：

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆：

{
  "name": "projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.SomeOperationMetadata",
    "state": "SUCCEEDED",
    "submitTime": "2019-11-27T22:59:40Z"
  }
}

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「.NET 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面上的 PHP 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「PHP 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面上的 Ruby 設定操作說明完成相關步驟操作，然後參閱「Ruby 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

取得模型相關資訊

訓練完成後，您可以取得模型資訊，例如模型 ID。如要取得模型準確度與準備就緒狀態的詳細資料，請參閱「評估模型」。

網路使用者介面

您可以在「Recent activities」(近期活動) 窗格中監控訓練工作狀態。

1. 如要查看可用模型清單，請前往 AutoML Translation 控制台。

   前往翻譯頁面

2. 在導覽窗格中，按一下「Models」(模型) 即可查看模型清單表格。

   表格會顯示來源和目標語言、BLEU 分數，以及區隔配對總數等資訊。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID
• LOCATION：要說明模型所在的區域，例如 us-central1。
• MODEL_ID：要說明的模型 ID。

HTTP 方法和網址：

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
  "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
  "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
  "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
  "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
  "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
}

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「.NET 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面上的 PHP 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「PHP 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面上的 Ruby 設定操作說明完成相關步驟操作，然後參閱「Ruby 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

列出模型

列出專案中的可用模型。

網路使用者介面

1. 如要查看可用模型清單，請前往 AutoML Translation 控制台。

   前往翻譯頁面

2. 在導覽窗格中，按一下「Models」(模型) 即可查看模型清單。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID
• LOCATION：要列出的模型所在的區域，例如 us-central1。

HTTP 方法和網址：

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆：

{
  "models": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
      "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
      "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
      "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
      "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
      "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
      "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
      "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
      "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
    },
    ...
  ]
}

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「.NET 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面上的 PHP 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「PHP 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面上的 Ruby 設定操作說明完成相關步驟操作，然後參閱「Ruby 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

刪除模型

刪除模型即可從專案中移除。

網路使用者介面

1. 如要查看可用模型清單，請前往 AutoML Translation 控制台。

   前往翻譯頁面

2. 在導覽窗格中，按一下「Models」(模型) 即可查看模型清單。

3. 找出要刪除的模式，然後依序選取 「更多」>「刪除」。

4. 按一下「確認」即可開始刪除。

REST

使用任何要求資料之前，請先替換以下項目：

• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID
• LOCATION：要刪除的模型所在的區域，例如 us-central1。
• MODEL_ID：要刪除的模型 ID。

HTTP 方法和網址：

DELETE https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

請展開以下其中一個選項，以傳送要求：

curl (Linux、macOS 或 Cloud Shell)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI，或已使用 Cloud Shell 自動登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell (Windows)

注意：下列指令假設您已執行 gcloud init 或 gcloud auth login，透過使用者帳戶登入 gcloud CLI。您可以執行 gcloud auth list，查看目前使用的帳戶。

執行下列指令：

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

您應該會收到如下的 JSON 回覆：

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.DeleteModelMetadata"
  },
  "done": true
}

其他語言

C#：請按照用戶端程式庫頁面上的 C# 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「.NET 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

PHP：請按照用戶端程式庫頁面上的 PHP 設定操作說明完成相關步驟，然後參閱「PHP 適用的 Cloud Translation 參考文件」。

Ruby：請按照用戶端程式庫頁面上的 Ruby 設定操作說明完成相關步驟操作，然後參閱「Ruby 適用的 Cloud Translation 參考文件」。