ee.Model.fromVertexAi

यह फ़ंक्शन, Vertex AI मॉडल एंडपॉइंट की जानकारी से ee.Model दिखाता है. (https://cloud.google.com/vertex-ai देखें).

चेतावनी: यह तरीका, पब्लिक प्रीव्यू में है और इसमें बड़े बदलाव हो सकते हैं.

इस्तेमाल	रिटर्न
ee.Model.fromVertexAi(endpoint, inputProperties, inputTypeOverride, inputShapes, proj, fixInputProj, inputTileSize, inputOverlapSize, outputTileSize, outputBands, outputProperties, outputMultiplier, maxPayloadBytes, payloadFormat)	मॉडल

आर्ग्यूमेंट	टाइप	विवरण
endpoint	स्ट्रिंग	अनुमानों के लिए एंडपॉइंट का नाम.
inputProperties	सूची, डिफ़ॉल्ट: null	हर अनुमान के उदाहरण के साथ पास की गई प्रॉपर्टी. इमेज के अनुमानों को टाइल किया जाता है. इसलिए, इन प्रॉपर्टी को हर इमेज टाइल इंस्टेंस में कॉपी किया जाएगा. डिफ़ॉल्ट रूप से, कोई प्रॉपर्टी नहीं होती है.
inputTypeOverride	डिक्शनरी, डिफ़ॉल्ट: null	अगर मॉडल के इनपुट के टाइप तय किए गए हैं, तो उन्हें इन टाइप में बदल दिया जाएगा. इमेज बैंड और इमेज/सुविधा की प्रॉपर्टी, दोनों मान्य हैं.
inputShapes	डिक्शनरी, डिफ़ॉल्ट: null	इनपुट ऐरे बैंड का तय किया गया आकार. हर ऐसे ऐरे बैंड के लिए जिसे तय नहीं किया गया है, फ़िक्स्ड ऐरे शेप को बिना मास्क किए गए पिक्सल से अपने-आप घटा दिया जाएगा.
proj	प्रोजेक्शन, डिफ़ॉल्ट: null	इनपुट प्रोजेक्शन, जिस पर सभी बैंड को सैंपल करना है. यह इमेज के पहले बैंड के डिफ़ॉल्ट प्रोजेक्शन पर डिफ़ॉल्ट रूप से सेट होता है.
fixInputProj	बूलियन, डिफ़ॉल्ट: null	अगर यह वैल्यू सही है, तो पिक्सल को 'proj' में तय किए गए फ़िक्स्ड प्रोजेक्शन में सैंपल किया जाएगा. ऐसा न होने पर, आउटपुट प्रोजेक्शन का इस्तेमाल किया जाता है. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 'गलत' पर सेट होती है.
inputTileSize	सूची, डिफ़ॉल्ट: null	प्रेडिक्शन इंस्टेंस में पास किए गए पिक्सल टाइल के आयताकार डाइमेंशन. इमेज के आधार पर अनुमान लगाने के लिए ज़रूरी है.
inputOverlapSize	सूची, डिफ़ॉल्ट: null	अनुमान के उदाहरणों में पास की गई पिक्सल टाइल के हर किनारे पर, X/Y में आस-पास की टाइल के ओवरलैप की मात्रा. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह [0, 0] पर सेट होता है.
outputTileSize	सूची, डिफ़ॉल्ट: null	AI Platform से मिले पिक्सल टाइल के आयताकार डाइमेंशन. डिफ़ॉल्ट रूप से, इसकी वैल्यू 'inputTileSize' में मौजूद वैल्यू के बराबर होती है.
outputBands	डिक्शनरी, डिफ़ॉल्ट: null	यह आउटपुट बैंड के नामों से लेकर आउटपुट बैंड की जानकारी देने वाले शब्दकोश तक का मैप होता है. बैंड की जानकारी देने वाले मान्य फ़ील्ड, 'टाइप' और 'डाइमेंशन' हैं. 'type' को ee.PixelType होना चाहिए, जो आउटपुट बैंड के बारे में बताता है.साथ ही, 'dimensions' एक पूर्णांक होता है, जिसमें उस बैंड में डाइमेंशन की संख्या होती है. उदाहरण के लिए, "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". इमेज के आधार पर अनुमान लगाने के लिए ज़रूरी है.
outputProperties	डिक्शनरी, डिफ़ॉल्ट: null	यह आउटपुट प्रॉपर्टी के नामों से लेकर आउटपुट प्रॉपर्टी की जानकारी के डिक्शनरी तक का मैप होता है. प्रॉपर्टी की जानकारी देने वाले मान्य फ़ील्ड 'type' और 'dimensions' हैं. 'type' को ee.PixelType होना चाहिए, जो आउटपुट प्रॉपर्टी के बारे में बताता है. साथ ही, 'dimensions' एक पूर्णांक होता है. यह उस प्रॉपर्टी के डाइमेंशन की संख्या बताता है. हालांकि, यह ज़रूरी नहीं है. उदाहरण के लिए, "outputBands: {'p': {'type': ee.PixelType.int8(), 'dimensions': 1}}". FeatureCollections से अनुमान पाने के लिए ज़रूरी है.
outputMultiplier	फ़्लोट, डिफ़ॉल्ट: null	मॉडल के इनपुट की तुलना में, मॉडल के आउटपुट के लिए डेटा वॉल्यूम में हुई बढ़ोतरी का अनुमान. अगर यह एट्रिब्यूट दिया गया है, तो इसकी वैल्यू 1 या इससे ज़्यादा होनी चाहिए. इसकी ज़रूरत सिर्फ़ तब होती है, जब मॉडल, इस्तेमाल किए गए डेटा से ज़्यादा डेटा जनरेट करता है. उदाहरण के लिए, ऐसा मॉडल जो पांच बैंड लेता है और हर पिक्सल के लिए 10 आउटपुट जनरेट करता है.
maxPayloadBytes	Long, डिफ़ॉल्ट: null	पूर्वानुमान के पेलोड के साइज़ की सीमा, बाइट में. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 1.5 एमबी (15,00,000 बाइट) पर सेट होती है.
payloadFormat	स्ट्रिंग, डिफ़ॉल्ट: null	पूर्वानुमान के अनुरोधों और जवाबों में मौजूद एंट्री का पेलोड फ़ॉर्मैट. इनमें से एक: ['SERIALIZED_TF_TENSORS, 'RAW_JSON', 'ND_ARRAYS', 'GRPC_TF_TENSORS', 'GRPC_SERIALIZED_TF_TENSORS', 'GRPC_TF_EXAMPLES']. डिफ़ॉल्ट रूप से, यह 'SERIALIZED_TF_TENSORS' पर सेट होती है.