יצירת משימת חיזוי אצווה לניתוח סנטימנטים בטקסט

יוצרת משימת חיזוי באצווה לניתוח סנטימנט של טקסט באמצעות השיטה create_batch_prediction_job.

דוגמת קוד

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Javaהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Java API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import com.google.api.gax.rpc.ApiException;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchPredictionJob;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.JobServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import java.io.IOException;

public class CreateBatchPredictionJobTextSentimentAnalysisSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String location = "us-central1";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";
    String modelId = "MODEL_ID";
    String gcsSourceUri = "GCS_SOURCE_URI";
    String gcsDestinationOutputUriPrefix = "GCS_DESTINATION_OUTPUT_URI_PREFIX";
    createBatchPredictionJobTextSentimentAnalysisSample(
        project, location, displayName, modelId, gcsSourceUri, gcsDestinationOutputUriPrefix);
  }

  static void createBatchPredictionJobTextSentimentAnalysisSample(
      String project,
      String location,
      String displayName,
      String modelId,
      String gcsSourceUri,
      String gcsDestinationOutputUriPrefix)
      throws IOException {
    // The AI Platform services require regional API endpoints.
    JobServiceSettings settings =
        JobServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (JobServiceClient client = JobServiceClient.create(settings)) {
      try {
        String modelName = ModelName.of(project, location, modelId).toString();
        GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().addUris(gcsSourceUri).build();
        BatchPredictionJob.InputConfig inputConfig =
            BatchPredictionJob.InputConfig.newBuilder()
                .setInstancesFormat("jsonl")
                .setGcsSource(gcsSource)
                .build();
        GcsDestination gcsDestination =
            GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(gcsDestinationOutputUriPrefix).build();
        BatchPredictionJob.OutputConfig outputConfig =
            BatchPredictionJob.OutputConfig.newBuilder()
                .setPredictionsFormat("jsonl")
                .setGcsDestination(gcsDestination)
                .build();
        BatchPredictionJob batchPredictionJob =
            BatchPredictionJob.newBuilder()
                .setDisplayName(displayName)
                .setModel(modelName)
                .setInputConfig(inputConfig)
                .setOutputConfig(outputConfig)
                .build();
        LocationName parent = LocationName.of(project, location);
        BatchPredictionJob response = client.createBatchPredictionJob(parent, batchPredictionJob);
        System.out.format("response: %s\n", response);
      } catch (ApiException ex) {
        System.out.format("Exception: %s\n", ex.getLocalizedMessage());
      }
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Node.jsהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const batchPredictionDisplayName = 'YOUR_BATCH_PREDICTION_DISPLAY_NAME';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const gcsSourceUri = 'YOUR_GCS_SOURCE_URI';
// const gcsDestinationOutputUriPrefix = 'YOUR_GCS_DEST_OUTPUT_URI_PREFIX';
//    eg. "gs://<your-gcs-bucket>/destination_path"
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Job Service Client library
const {JobServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const jobServiceClient = new JobServiceClient(clientOptions);

async function createBatchPredictionJobTextSentimentAnalysis() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const modelName = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}`;

  const inputConfig = {
    instancesFormat: 'jsonl',
    gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
  };
  const outputConfig = {
    predictionsFormat: 'jsonl',
    gcsDestination: {outputUriPrefix: gcsDestinationOutputUriPrefix},
  };
  const batchPredictionJob = {
    displayName: batchPredictionDisplayName,
    model: modelName,
    inputConfig,
    outputConfig,
  };
  const request = {
    parent,
    batchPredictionJob,
  };

  // Create batch prediction job request
  const [response] = await jobServiceClient.createBatchPredictionJob(request);

  console.log('Create batch prediction job text sentiment analysis response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
createBatchPredictionJobTextSentimentAnalysis();

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonהוראות ההגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value


def create_batch_prediction_job_text_sentiment_analysis_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    model_name: str,
    gcs_source_uri: str,
    gcs_destination_output_uri_prefix: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    model_parameters_dict = {}
    model_parameters = json_format.ParseDict(model_parameters_dict, Value())

    batch_prediction_job = {
        "display_name": display_name,
        # Format: 'projects/{project}/locations/{location}/models/{model_id}'
        "model": model_name,
        "model_parameters": model_parameters,
        "input_config": {
            "instances_format": "jsonl",
            "gcs_source": {"uris": [gcs_source_uri]},
        },
        "output_config": {
            "predictions_format": "jsonl",
            "gcs_destination": {"output_uri_prefix": gcs_destination_output_uri_prefix},
        },
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_batch_prediction_job(
        parent=parent, batch_prediction_job=batch_prediction_job
    )
    print("response:", response)

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בדפדפן לדוגמאות שלGoogle Cloud .