Questo tutorial illustra i passaggi necessari per addestrare e ottenere previsioni dal modello di classificazione delle immagini nella console Cloud de Confiance .
Questo tutorial fa parte del tutorial "Hello custom training", che ti guida nell'utilizzo di Agent Platform per addestrare un modello di classificazione delle immagini e fornire previsioni utilizzando il modello. In questo tutorial utilizzerai la funzionalità di addestramento personalizzato di Agent Platform per eseguire un'applicazione di addestramento TensorFlow Keras in uno degli ambienti container predefiniti di Agent Platform. Questo job di addestramento personalizzato addestra un modello di machine learning (ML) per classificare le immagini di fiori in base al tipo. Dopo aver addestrato il modello di ML, il tutorial mostra come creare un endpoint e pubblicare le previsioni da quell'endpoint in un'app web.
Pagine dei tutorial
Questo tutorial è composto da diverse pagine:
- Configurazione del progetto e dell'ambiente.
- Addestramento di un modello di classificazione delle immagini personalizzato.
- Pubblicazione di previsioni da un modello di classificazione delle immagini personalizzato.
- Pulizia del progetto.
Per completare questo tutorial, puoi seguire le istruzioni riportate nelle pagine seguenti o utilizzare il tutorial della procedura dettagliata nella console, che è un tutorial simile nella console Cloud de Confiance .
Tutorial con procedura dettagliata nella console
In questo tutorial imparerai a creare un modello di classificazione di immagini con più etichette utilizzando la tecnologia AutoML di Google. Questo tutorial è disponibile nella consoleCloud de Confiance .