使用 AutoML 自然语言进行预测 UI
Making predictions in AutoML Natural Language UI
我一直在测试自然语言 UI 功能并创建了一个单标签分类模型。为了训练模型，我使用了一个包含两列的 csv，第一列包含文本，第二列包含标签。
然后我进入“测试与使用”选项卡以执行预测。我将一个 csv 文件上传到 GS，当我尝试 select 它时，我收到消息“ 文件类型无效，仅允许以下文件类型：pdf、tif、tiff”
我想知道是否可以使用类似于训练模型时的 csv 文件。
图片：
根据 documentation，您无法从 UI 进行批量预测。
您需要使用 API's batchPredict method 来执行此操作。
If you would like to use your model to do high-throughput asynchronous prediction on a corpus of documents you can use the batchPredict method. The batch prediction methods require you to specify input and output URIs that point to locations in Cloud Storage buckets.
The input URI points to a CSV or JSONL file, which specifies the content to analyze
示例：
gs://folder/text1.txt
gs://folder/text2.pdf
我一直在测试自然语言 UI 功能并创建了一个单标签分类模型。为了训练模型，我使用了一个包含两列的 csv，第一列包含文本，第二列包含标签。
然后我进入“测试与使用”选项卡以执行预测。我将一个 csv 文件上传到 GS，当我尝试 select 它时，我收到消息“ 文件类型无效，仅允许以下文件类型：pdf、tif、tiff”
我想知道是否可以使用类似于训练模型时的 csv 文件。
图片：
根据 documentation，您无法从 UI 进行批量预测。
您需要使用 API's batchPredict method 来执行此操作。
If you would like to use your model to do high-throughput asynchronous prediction on a corpus of documents you can use the batchPredict method. The batch prediction methods require you to specify input and output URIs that point to locations in Cloud Storage buckets.
The input URI points to a CSV or JSONL file, which specifies the content to analyze
示例：
gs://folder/text1.txt
gs://folder/text2.pdf