Addestramento di un modello AutoML Edge utilizzando la console Google Cloud

Puoi creare un modello AutoML Edge (esportabile) direttamente nell'interfaccia utente per determinati tipi di dati o avviando un job della pipeline di addestramento in modo programmatico. Crei questo modello utilizzando un set di dati preparato. Crea questo set di dati nella console Google Cloud o utilizzando l'API. L'API Vertex AI utilizza gli elementi del set di dati per addestrare il modello, testarlo e valutare le prestazioni del modello. Esamina i risultati delle valutazioni, modifica il set di dati di addestramento in base alle esigenze e crea un nuovo job di addestramento utilizzando il set di dati migliorato.

Il completamento dei job di addestramento può richiedere diverse ore. La pagina Vertex AI della console Google Cloud mostra lo stato dell'addestramento.

Addestramento di un modello AutoML Edge

  1. Nella console Google Cloud , nella sezione Vertex AI, vai alla pagina Set di dati.

    Vai alla pagina Set di dati

  2. Fai clic sul nome del set di dati che vuoi utilizzare per addestrare il modello per aprire la pagina dei dettagli.

  3. Se il tipo di dati utilizza set di annotazioni, seleziona quello che vuoi utilizzare per questo modello.

  4. Fai clic su Addestra nuovo modello.

  5. Nella pagina Addestra nuovo modello, completa i seguenti passaggi:

    Immagine

    1. Seleziona AutoML Edge per il metodo di addestramento e fai clic su Continua.

    2. Inserisci il nome visualizzato per il nuovo modello.

    3. Se vuoi impostare manualmente la suddivisione dei dati di addestramento, espandi Opzioni avanzate e seleziona un'opzione di suddivisione dei dati. Scopri di più.

    4. Fai clic su Continua.

    5. Solo modelli di classificazione (facoltativo): nella sezione Spiegabilità, seleziona Genera bitmap spiegabili per ogni immagine del set di test per attivare Vertex Explainable AI. Scegli le impostazioni di visualizzazione e fai clic su Continua.

      Questa funzionalità ha costi associati. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Prezzi.

    6. Seleziona l'obiettivo di ottimizzazione più adatto alle tue esigenze. Puoi ottimizzare per accuratezza, latenza o entrambe.

    7. Fai clic su Continua.

    8. Nella finestra Compute e prezzi, inserisci il numero massimo di ore per cui vuoi addestrare il modello.

      Questa impostazione ti aiuta a limitare i costi di addestramento. Il tempo effettivo trascorso può essere superiore a questo valore, perché sono coinvolte altre operazioni nella creazione di un nuovo modello.

    9. Se vuoi interrompere l'addestramento quando il modello non migliora più, seleziona Abilita interruzione anticipata.

  6. Fai clic su Inizia addestramento.

    L'addestramento del modello può richiedere molte ore, a seconda del budget di addestramento (solo immagine) e delle dimensioni e della complessità dei dati. Puoi chiudere questa scheda e tornarci in un secondo momento. Riceverai un'email al termine dell'addestramento del modello.

Passaggi successivi