Visualisation de vos modèles - Amazon Lookout for Vision

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Visualisation de vos modèles

Un projet peut comporter plusieurs versions d'un modèle. Vous pouvez utiliser la console pour visualiser les modèles d'un projet. Vous pouvez également utiliser l'ListModelsopération.

Note

La liste des modèles est finalement cohérente. Si vous créez un modèle, il se peut que vous deviez attendre un peu avant que la liste des modèles ne soit mise à jour.

Affichage de vos modèles (console)

Procédez comme indiqué dans la procédure suivante pour afficher les modèles de votre projet dans la console.

Pour afficher vos modèles (console)
  1. Ouvrez la console Amazon Lookout for Vision à l'adresse https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/.

  2. Sélectionnez Get started (Démarrer).

  3. Dans le volet de navigation de gauche, sélectionnez Projects.

  4. Sur la page Projets, sélectionnez le projet contenant les modèles que vous souhaitez consulter.

  5. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Modèles, puis affichez les détails du modèle.

Affichage de vos modèles (SDK)

Pour voir les versions d'un modèle, vous utilisez l'ListModelsopération. Pour obtenir des informations sur une version de modèle spécifique, utilisez l'DescribeModelopération. L'exemple suivant répertorie toutes les versions de modèle d'un projet, puis affiche les informations de performance et de configuration de sortie pour les différentes versions de modèle.

Pour afficher vos modèles (SDK)
  1. Si ce n'est pas déjà fait, installez et configurez les AWS CLI AWS SDK. Pour en savoir plus, consultez Étape 4 : Configuration des AWS SDK AWS CLI et.

  2. Utilisez l'exemple de code suivant pour répertorier vos modèles et obtenir des informations sur un modèle.

    CLI

    Utilisez la list-models commande pour répertorier les modèles d'un projet.

    Modifiez la valeur suivante :

    • project-nameau nom du projet qui contient le modèle que vous souhaitez visualiser.

    aws lookoutvision list-models --project-name project name \ --profile lookoutvision-access

    Utilisez la describe-model commande pour obtenir des informations sur un modèle. Modifiez les valeurs suivantes :

    • project-nameau nom du projet qui contient le modèle que vous souhaitez visualiser.

    • model-versionà la version du modèle que vous souhaitez décrire.

    aws lookoutvision describe-model --project-name project name\ --model-version model version \ --profile lookoutvision-access
    Python

    Ce code est extrait du GitHub référentiel d'exemples du SDK de AWS documentation. Voir l'exemple complet ici.

    @staticmethod def describe_models(lookoutvision_client, project_name): """ Gets information about all models in a Lookout for Vision project. :param lookoutvision_client: A Boto3 Lookout for Vision client. :param project_name: The name of the project that you want to use. """ try: response = lookoutvision_client.list_models(ProjectName=project_name) print("Project: " + project_name) for model in response["Models"]: Models.describe_model( lookoutvision_client, project_name, model["ModelVersion"] ) print() print("Done...") except ClientError: logger.exception("Couldn't list models.") raise
    Java V2

    Ce code est extrait du GitHub référentiel d'exemples du SDK de AWS documentation. Voir l'exemple complet ici.

    /** * Lists the models in an Amazon Lookout for Vision project. * * @param lfvClient An Amazon Lookout for Vision client. * @param projectName The name of the project that contains the models that * you want to list. * @return List <Metadata> A list of models in the project. */ public static List<ModelMetadata> listModels(LookoutVisionClient lfvClient, String projectName) throws LookoutVisionException { ListModelsRequest listModelsRequest = ListModelsRequest.builder() .projectName(projectName) .build(); // Get a list of models in the supplied project. ListModelsResponse response = lfvClient.listModels(listModelsRequest); for (ModelMetadata model : response.models()) { logger.log(Level.INFO, "Model ARN: {0}\nVersion: {1}\nStatus: {2}\nMessage: {3}", new Object[] { model.modelArn(), model.modelVersion(), model.statusMessage(), model.statusAsString() }); } return response.models(); }