יצירת מערך נתונים לתמונה

יצירת מערך נתונים לתמונה באמצעות ה-method‏ create_dataset.

המשך למידה

לקבלת הסבר מפורט שכולל את דוגמת הקוד הזו, קראו את המאמר:

• יצירת מערך נתונים לאימון מודלים לסיווג תמונות
• יצירת מערך נתונים לאימון מודלים לזיהוי אובייקטים בתמונות

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.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetImageSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    createDatasetImageSample(project, datasetDisplayName);
  }

  static void createDatasetImageSample(String project, String datasetDisplayName)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings datasetServiceSettings =
        DatasetServiceSettings.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 (DatasetServiceClient datasetServiceClient =
        DatasetServiceClient.create(datasetServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);
      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(120, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Image Dataset Response");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
      System.out.format("Create Time: %s\n", datasetResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", datasetResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", datasetResponse.getLabelsMap());
    }
  }
}

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 datasetDisplayName = "YOUR_DATASTE_DISPLAY_NAME";
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

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

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetImage() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml',
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create Dataset Request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation: ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset image response');
  console.log(`Name : ${result.name}`);
  console.log(`Display name : ${result.displayName}`);
  console.log(`Metadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`Metadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
  console.log(`Labels : ${JSON.stringify(result.labels)}`);
}
createDatasetImage();

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


def create_dataset_image_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # 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.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    dataset = {
        "display_name": display_name,
        "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml",
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_dataset(parent=parent, dataset=dataset)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    create_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("create_dataset_response:", create_dataset_response)

Terraform

כדי ללמוד איך להחיל הגדרות ב-Terraform או להסיר אותן, ראו פקודות בסיסיות ב-Terraform. למידע נוסף, ראו את מאמרי העזרה לספקים של Terraform.

resource "google_vertex_ai_dataset" "image_dataset" {
  display_name        = "image-dataset"
  metadata_schema_uri = "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml"
  region              = "us-central1"
}

המאמרים הבאים

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