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이미지 창고 만들기 및 업데이트

이미지 창고는 이미지와 이미지 주석을 저장하고 관리할 수 있는 곳입니다.

이미지 저장소 만들기

먼저 자료 모음을 만들어야 합니다.

REST 및 명령줄

Corpus 표시 이름과 설명을 지정할 수 있는 옵션을 사용하여 지정된 프로젝트 아래에 자료 리소스를 만듭니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
DISPLAY_NAME: 창고의 표시 이름입니다.
WAREHOUSE_DESCRIPTION: 창고에 대한 설명입니다 (corpus).

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora

JSON 요청 본문:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
  "type": "IMAGE",
  "search_capability_setting": {
    "search_capabilities": {
      "type": "EMBEDDING_SEARCH"
    }
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora"

PowerShell

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/warehouseoperations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateCorpusMetadata"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.Corpus",
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID",
    "displayName": "DISPLAY_NAME",
    "description": "WAREHOUSE_DESCRIPTION",
    "type": "IMAGE",
    "search_capability_setting": {
      "search_capabilities": {
        "type": "EMBEDDING_SEARCH"
      }
    }
  }
}

데이터 스키마 만들기

주석을 가져오려면 Import API를 호출하기 전에 상응하는 데이터 스키마를 만들어야 합니다.

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 기존 자료에서 데이터 스키마를 만드는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
CORPUS_ID: 타겟 자료의 ID입니다.
DATASCHEMA_KEY: 이 키는 사용자가 지정한 주석의 키와 일치해야 하며 corpus 내에서 고유해야 합니다. 예를 들면 data-key입니다.
ANNOTATION_DATA_TYPE: 주석의 데이터 유형입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
- DATA_TYPE_UNSPECIFIED
- INTEGER
- FLOAT
- STRING
- DATETIME
- GEO_COORDINATE
- PROTO_ANY
- BOOLEAN
자세한 내용은 API 참조 문서를 참고하세요.
ANNOTATION_GRANULARITY: 이 dataSchema 아래의 주석 세분성입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
- GRANULARITY_UNSPECIFIED - 지정되지 않은 세부사항입니다.
- GRANULARITY_ASSET_LEVEL - 저작물 수준 세부사항 (주석에 미디어 저작물의 시간적 파티션 정보가 포함되어서는 안 됨)
- GRANULARITY_PARTITION_LEVEL - 파티션 수준 세부사항 (주석에는 미디어 저작물의 시간적 파티션 정보가 포함되어야 함)
SEARCH_STRATEGY: 사용 가능한 열거형 값 중 하나입니다. 주석 키에 적용할 검색 전략의 유형입니다. 사용 가능한 값은 다음과 같습니다.
- NO_SEARCH
- EXACT_SEARCH
- SMART_SEARCH

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas

JSON 요청 본문:

{
  "key": "DATASCHEMA_KEY",
  "schema_details": {
    "type": "ANNOTATION_DATA_TYPE",
    "granularity": "ANNOTATION_GRANULARITY",
    "search_strategy": {
      "search_strategy_type": "SEARCH_STRATEGY"
    }
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/dataSchemas/DATASCHEMA_ID",
  "key": "data-key",
  "schemaDetails": {
    "type": "BOOLEAN",
    "granularity": "GRANULARITY_ASSET_LEVEL",
    "searchStrategy": {
      "search_strategy_type": "EXACT_SEARCH"
    }
  }
}

이미지 자료에 애셋 가져오기

지정된 프로젝트의 기존 자료에 애셋 (및 선택적으로 주석)을 가져옵니다.

ImportAsset 요청의 Cloud Storage 파일은 JSONL 형식이어야 합니다. 파일에서 각 줄은 하나의 애셋에 해당하며 InputImageAsset 프로토로 변환됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

{"gcsUri":"gs://test/test1.png","assetId":"asset1","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"cat"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test2.png","assetId":"asset2","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"dog"}}]}
{"gcsUri":"gs://test/test3.png","assetId":"asset3","annotations":[{"key":"title","value":{"strValue":"rabbit"}}]}

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 지정된 프로젝트의 자료 리소스에 애셋 (및 선택적으로 주석)을 가져오는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
CORPUS_ID: 타겟 자료의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import

JSON 요청 본문:

{
  "parent": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID,
  "assets_gcs_uri": GCS_URI
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/assets:import" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

자료의 애셋 분석

이미지 검색을 준비하려면 이미지에서 임베딩 신호를 생성하기 위해 AnalyzeCorpus를 실행해야 합니다.

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 자료 리소스에서 AnalyzeCorpus를 실행하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
CORPUS_ID: 타겟 자료의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze

JSON 요청 본문:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID:analyze" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/operations/OPERATION_ID",
}

색인 만들기

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 자료 리소스에 색인을 만드는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
CORPUS_ID: 타겟 자료의 ID입니다.
INDEX_ID: (선택사항) 색인 ID에 대해 사용자가 제공한 값입니다. 이 요청에서 값은 다음 형식으로 요청 URL에 추가됩니다.
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/[...]/corpora/CORPUS_ID/indexes?index_id=INDEX_ID

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes

JSON 요청 본문:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "INDEX_DESCRIPTION",
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexMetadata"
  }
}

색인 엔드포인트 만들기

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 색인 엔드포인트를 만드는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
INDEX_ENDPOINT_ID: (선택사항) 사용자가 제공한 색인 엔드포인트 ID 값입니다. 이 요청에서 값은 다음 형식으로 요청 URL에 추가됩니다.
- https://REGIONALIZED_ENDPOINT/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints?index_endpoint_id=INDEX_ENDPOINT_ID

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints

JSON 요청 본문:

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "description": "DESCRIPTION",
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.CreateIndexEndpointMetadata"
  }
}

색인 엔드포인트에 색인 배포

REST 및 명령줄

이 샘플에서는 색인을 색인 엔드포인트 리소스에 배포하는 방법을 보여줍니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

REGIONALIZED_ENDPOINT: 엔드포인트에 LOCATION_ID와 일치하는 접두사(예: europe-west4-)가 포함될 수 있습니다. 지역화된 엔드포인트에 대해 자세히 알아보세요.
PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호입니다. Google Cloud
LOCATION_ID: Vertex AI Vision을 사용하는 리전입니다. 예를 들면 다음과 같습니다. us-central1, europe-west4 사용 가능한 리전을 참고하세요.
INDEX_ENDPOINT_ID: 타겟 색인 엔드포인트의 ID입니다.
CORPUS_ID: 타겟 자료의 ID입니다.
INDEX_ID: 타겟 색인의 ID입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex

JSON 요청 본문:

{
  "deployedIndex": {
    "index": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex"

PowerShell

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://warehouse-visionai.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID:deployIndex" | Select-Object -Expand Content

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/indexEndpoints/INDEX_ENDPOINT_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.visionai.v1.DeployIndexMetadata",
    "deployedIndex": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/corpora/CORPUS_ID/indexes/INDEX_ID"
  }
}

이미지 창고 만들기 및 업데이트 컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

이미지 저장소 만들기

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

데이터 스키마 만들기

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

이미지 자료에 애셋 가져오기

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

자료의 애셋 분석

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

색인 만들기

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

색인 엔드포인트 만들기

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

색인 엔드포인트에 색인 배포

REST 및 명령줄

curl

PowerShell

이미지 창고 만들기 및 업데이트