AutoML Vision Edge

AutoML Vision Edge

Tạo các mô hình phân loại hình ảnh tuỳ chỉnh từ dữ liệu huấn luyện của riêng bạn bằng AutoML Vision Edge.

Nếu muốn nhận dạng nội dung của hình ảnh, bạn có thể sử dụng Bộ công cụ học máy API gắn nhãn hình ảnh trên thiết bị hoặc API phát hiện đối tượng trên thiết bị. Các mô hình mà các API này sử dụng được xây dựng để sử dụng cho nhiều mục đích và được huấn luyện để nhận dạng các khái niệm thường thấy nhất trong ảnh.

Nếu bạn cần một mô hình gắn nhãn hình ảnh hoặc mô hình phát hiện đối tượng chuyên biệt hơn, bao gồm một miền hẹp hơn về các khái niệm chi tiết hơn—ví dụ: một mô hình để phân biệt giữa về hoa hoặc các loại thực phẩm – bạn có thể sử dụng Firebase ML và AutoML Vision Edge để huấn luyện một mô hình bằng hình ảnh và danh mục của riêng bạn. Tùy chỉnh được huấn luyện trong Google Cloud và khi mô hình đã sẵn sàng, trên thiết bị.

Các tính năng AutoML Vision Edge của công nghệ học máy Firebase đã ngừng hoạt động. Cân nhắc sử dụng Vertex AI đến tự động huấn luyện các mô hình học máy. Bạn có thể xuất dưới dạng TensorFlow Các mô hình thu gọn để sử dụng trên thiết bị hoặc triển khai cho ứng dụng suy luận.

Tải bắt đầu bằng việc gắn nhãn hình ảnh Tải bắt đầu với tính năng phát hiện đối tượng

Các chức năng chính

Đào tạo mô hình dựa trên dữ liệu của bạn	Tự động huấn luyện các mô hình gắn nhãn hình ảnh và phát hiện đối tượng tuỳ chỉnh để nhận ra các nhãn bạn quan tâm bằng cách sử dụng dữ liệu huấn luyện của mình.
Lưu trữ mô hình tích hợp sẵn	Lưu trữ các mô hình của bạn bằng Firebase và tải các mô hình đó trong thời gian chạy. Theo lưu trữ mô hình trên Firebase, bạn có thể đảm bảo cho người dùng có được mà không cần phát hành phiên bản ứng dụng mới. Và tất nhiên, bạn cũng có thể gói mô hình với ứng dụng của mình, để nó sẽ có ngay khi cài đặt.

Chạy các mô hình AutoML trên đám mây

Các trang này chỉ thảo luận về việc tạo các mô hình được tối ưu hoá cho thiết bị di động để chạy trên thiết bị. Tuy nhiên, đối với các mô hình có hàng nghìn nhãn hoặc khi cần có độ chính xác cao hơn đáng kể, bạn nên chạy mô hình được tối ưu hoá cho máy chủ trên đám mây. Bạn có thể thực hiện điều này bằng cách gọi hàm Cloud AutoML Vision API. Xem Tạo cụm từ gợi ý trực tuyến.

Xin lưu ý rằng không giống như chạy các mô hình AutoML Vision Edge trên thiết bị, việc chạy mô hình AutoML dựa trên đám mây được tính phí cho mỗi lần gọi.

Lộ trình triển khai

	Tập hợp dữ liệu huấn luyện	Tập hợp một tập dữ liệu gồm các ví dụ về từng nhãn mà bạn muốn mô hình của mình Google Cloud.
	Huấn luyện mô hình mới	Trong bảng điều khiển Google Cloud, hãy nhập dữ liệu huấn luyện của bạn và dùng dữ liệu đó để huấn luyện một mô hình mới.
	Sử dụng mô hình trong ứng dụng của bạn	Kết hợp mô hình với ứng dụng của bạn hoặc tải xuống từ Firebase khi điều đó là cần thiết. Sau đó, dùng mẫu để gắn nhãn cho hình ảnh trên thiết bị.

Giá và Giới hạn

Để huấn luyện mô hình tuỳ chỉnh bằng AutoML Vision Edge, bạn phải trả tiền theo mức dùng (Tăng cường).

Lưu ý quan trọng: Bạn không thể huấn luyện mô hình bằng AutoML Vision Edge nữa khi đang ở trên Kế hoạch nhanh. Nếu trước đây bạn đã huấn luyện các mô hình khi sử dụng gói Spark, Bạn vẫn có thể truy cập vào dữ liệu huấn luyện và các mô hình đã huấn luyện từ Bảng điều khiển của Firebase ở chế độ chỉ có thể đọc. Nếu bạn muốn giữ lại dữ liệu này, hãy tải dữ liệu này xuống trước ngày 1 tháng 3 năm 2021.

Tập dữ liệu	Được lập hoá đơn theo Mức giá của Cloud Storage
Số hình ảnh trên mỗi tập dữ liệu	1.000.000
Giờ đào tạo	Không có giới hạn cho mỗi mô hình

Các bước tiếp theo

• Tìm hiểu cách huấn luyện mô hình gắn nhãn hình ảnh.
• Tìm hiểu cách huấn luyện mô hình phát hiện đối tượng.