文字資料的 Hello：將模型部署至端點並傳送預測結果

透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

在 AutoML 文字分類模型訓練完成後，請使用 Vertex AI 控制台建立端點，並將模型部署至端點。模型部署至端點後，請將文件傳送至模型進行標籤預測。

本教學課程包含多個頁面：

1. 設定專案和環境

2. 建立文字分類資料集。

3. 訓練 AutoML 文字分類模型。

4. 將模型部署至端點並傳送預測結果。

5. 清除專案所用資源。

每個頁面都假設您已執行教學課程先前頁面中的操作說明。

將模型部署至端點

透過「模型註冊中心」頁面存取已訓練的模型，並將模型部署至新端點。

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往「Model Registry」頁面。

   前往「Model Registry」頁面

2. 「Region」(區域)，選取「us-central1 (Iowa)」(s-central1 (愛荷華州))。

3. 按一下已訓練 AutoML 模型的名稱和版本編號，即可查看模型詳細資料。

   舉例來說，您可以在「Evaluate」分頁中查看模型的成效指標。

4. 選取「Deploy & test」分頁標籤，建立端點。

5. 按一下「Deploy to endpoint」。

6. 在「部署至端點」視窗中，完成下列步驟：

   1. 選擇「建立新端點」radio_button_checked，然後輸入端點名稱，例如 hello_automl_text。

   2. 接受 100% 的流量分配，然後按一下「部署」。

建立端點並將 AutoML 模型部署至新端點需要幾分鐘的時間。

將預測結果傳送至模型

端點建立完成後，您就可以透過 Vertex AI 控制台傳送文字預測結果。

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往「Model Registry」頁面。

   前往「Model Registry」頁面

2. 「Region」(區域)，選取「us-central1 (Iowa)」(s-central1 (愛荷華州))。

3. 按一下已訓練完成的 AutoML 模型。

4. 選取「Deploy & test」(部署及測試) 分頁標籤

5. 在「Test your model」(測試模型) 部分輸入要預測的文字。

6. 按一下「預測」，即可查看模型的預測標籤和可信度分數。

後續步驟

• 如要清除您建立的資源，請按照教學課程最後一頁的說明操作