In dieser Anleitung werden Sie durch die erforderlichen Schritte zum Trainieren und Abrufen von Vorhersagen aus Ihrem Bildklassifizierungsmodell in der Google Cloud Console geführt.
Diese ANleitung ist Teil der Anleitung „Benutzerdefiniertes Training“. Diese beschreibt, wie Sie mit Vertex AI ein Bildklassifizierungsmodell trainieren und mithilfe des Modells Vorhersagen bereitstellen. In dieser Anleitung verwenden Sie die benutzerdefinierte Trainingsfunktion von Vertex AI, um eine TensorFlow Keras-Trainingsanwendung in einer der vordefinierten Containerumgebungen von Vertex AI auszuführen. Mit diesem benutzerdefinierten Trainingsjob wird ein ML-Modell trainiert, um Bilder von Blumen nach ihrem Typ zu klassifizieren. Nachdem Sie das ML-Modell trainiert haben, erfahren Sie in der Anleitung, wie Sie einen Endpunkt erstellen und Vorhersagen von diesem Endpunkt an eine Webanwendung bereitstellen.
Anleitungsseiten
Diese Anleitung umfasst mehrere Seiten:
- Projekt und Umgebung einrichten
- Benutzerdefiniertes Bildklassifizierungsmodell trainieren
- Vorhersagen aus einem benutzerdefinierten Bildklassifizierungsmodell bereitstellen
- Projekt bereinigen
Für diese Anleitung können Sie entweder die Anleitungen auf den folgenden Seiten befolgen oder die Schritt-für-Schritt-Anleitung in der Console verwenden, die der Anleitung in der Google Cloud Console ähnlich ist.
Schritt-für-Schritt-Anleitung in der Console
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie die AutoML-Technologie von Google zum Erstellen eines Bildklassifizierungsmodells mit mehreren Labels nutzen. Diese Anleitung ist in der Google Cloud Console verfügbar.
Klicken Sie auf Anleitung, um eine detaillierte Anleitung für diese Aufgabe direkt in der Google Cloud Console aufzurufen.