ee.Model.fromVertexAi

Muestra un ee.Model a partir de la descripción de un extremo del modelo de Vertex AI (consulta https://cloud.google.com/vertex-ai).

Uso	Muestra
ee.Model.fromVertexAi(endpoint, inputProperties, inputTypeOverride, inputShapes, proj, fixInputProj, inputTileSize, inputOverlapSize, outputTileSize, outputBands, outputProperties, outputMultiplier, maxPayloadBytes, payloadFormat)	Modelo

Argumento	Tipo	Detalles
endpoint	String	El nombre del extremo para las predicciones.
inputProperties	Lista, valor predeterminado: nulo	Propiedades que se pasan con cada instancia de predicción. Las predicciones de imágenes se dividen en mosaicos, por lo que estas propiedades se replicarán en cada instancia de mosaico de imagen. El valor predeterminado es que no hay propiedades.
inputTypeOverride	Diccionario, valor predeterminado: nulo	Tipos a los que se forzarán las entradas del modelo si se especifican. Son válidas las bandas de imágenes y las propiedades de imágenes o atributos.
inputShapes	Diccionario, valor predeterminado: nulo	La forma fija de las bandas de array de entrada. Para cada banda de array no especificada, la forma de array fija se deducirá automáticamente a partir de un píxel no enmascarado.
proj	Proyección, valor predeterminado: nulo	La proyección de entrada en la que se muestrearán todas las bandas. El valor predeterminado es la proyección predeterminada de la primera banda de una imagen.
fixInputProj	Booleano, valor predeterminado: nulo	Si es verdadero, los píxeles se muestrearán en una proyección fija especificada por "proj". De lo contrario, se usa la proyección de salida. El valor predeterminado es falso.
inputTileSize	Lista, valor predeterminado: nulo	Dimensiones rectangulares de los mosaicos de píxeles que se pasan a las instancias de predicción. Es obligatorio para las predicciones de imágenes.
inputOverlapSize	Lista, valor predeterminado: nulo	Cantidad de superposición de mosaicos adyacentes en X/Y a lo largo de cada borde de los mosaicos de píxeles que se pasan a las instancias de predicción. El valor predeterminado es [0, 0].
outputTileSize	Lista, valor predeterminado: nulo	Dimensiones rectangulares de los mosaicos de píxeles que muestra la plataforma de IA. El valor predeterminado es el valor de "inputTileSize".
outputBands	Diccionario, valor predeterminado: nulo	Un mapa de los nombres de las bandas de salida a un diccionario de información de la banda de salida. Los campos de información de banda válidos son "type" y "dimensions". "type" debe ser un ee.PixelType que describa la banda de salida, y "dimensions" es un número entero opcional con la cantidad de dimensiones en esa banda, p.ej., "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Es obligatorio para las predicciones de imágenes.
outputProperties	Diccionario, valor predeterminado: nulo	Un mapa de los nombres de las propiedades de salida a un diccionario de información de la propiedad de salida. Los campos de información de propiedad válidos son "type" y "dimensions". "type" debe ser un ee.PixelType que describa la propiedad de salida, y "dimensions" es un número entero opcional con la cantidad de dimensiones para esa propiedad si es un array, p.ej., "outputProperties: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". Es obligatorio para las predicciones de FeatureCollections.
outputMultiplier	Número de punto flotante, valor predeterminado: nulo	Una aproximación al aumento en el volumen de datos para los resultados del modelo sobre las entradas del modelo. Si se especifica, debe ser >= 1. Solo es necesario si el modelo produce más datos de los que consume, p.ej., un modelo que toma 5 bandas y produce 10 resultados por píxel.
maxPayloadBytes	Long, valor predeterminado: nulo	El límite de tamaño de la carga útil de predicción en bytes. El valor predeterminado es 1.5 MB (1,500,000 bytes).
payloadFormat	String, valor predeterminado: nulo	El formato de carga útil de las entradas en las solicitudes y respuestas de predicción. Una de las siguientes opciones: ["SERIALIZED_TF_TENSORS", "RAW_JSON", "ND_ARRAYS", "GRPC_TF_TENSORS", "GRPC_SERIALIZED_TF_TENSORS", "GRPC_TF_EXAMPLES"]. El valor predeterminado es "SERIALIZED_TF_TENSORS".