בדיקת הֶקֵּשׁ על הנושא ב-Colab

כדאי לנסות את Colab כדי ללמוד איך לטעון את מודל TensorFlow Lite שמשמש את Chrome להסקת נושאים משמות מארחים.

סטטוס הטמעה

הפעלת Colab

Colab – או Colaboratory – הוא כלי לניתוח נתונים שמשלב קוד, פלט וטקסט תיאורי במסמך משותף אחד. אפשר להריץ את Topics Model Execution Demo Colab כדי לבדוק איך מודל הסיווג 'נושאים' מסיק את תחומי העניין של המשתמשים משמות המארחים של הדפים שבהם הם מבקרים.

  1. בכרטיסייה Classifier של הדף chrome://topics-internals, אפשר למצוא את נתיב הספרייה לקובץ .tflite שמשמש את Topics API. רשימת הביטולים, override_list.pb.gz, זמינה בדף chrome://topics-internals/ במודל הנוכחי בכרטיסייה מסווג.

    chrome://topics-internals כאשר חלונית הסיווג נבחרה ונתיב הקובץ tflite מודגש.

  2. פותחים את Colab ולוחצים על סמל התיקייה.

    Topics API Colab.

  3. לוחצים על הסמל Upload (העלאה) ומעלים את model.tflite ו-override_list.pb.gz מהמחשב ל-Colab.

    העלאת קובץ Colab של Topics API.

  4. לאחר מכן תוכלו להריץ את כל השלבים של Colab ולבחור באפשרות Run all בתפריט Runtime.

    הדף Topics API Colab, נבחרה האפשרות Run all (הפעלת הכול) מהתפריט Runtime (זמן ריצה).

הפעולה הזו מתבצעת:

  1. התקנת חבילות Python שמשמשות את Colab.
  2. התקנת הספריות tflite ואת הטקסונומיה של נושאים.
  3. מגדיר את הטקסונומיה.
  4. מפעיל כל אחד משלבי ההדגמה של ביצוע המודל, כדי להראות כיצד פועל הסיווג בשני דומיינים לדוגמה.

סימן וי ירוק יופיע לצד כל שלב שהסתיים בהצלחה. (אפשר גם להפעיל כל שלב בנפרד בלחיצה על הלחצן הפעלה שלידו).

עבור כל אחד מהדומיינים שהוגדרו, ניתן לראות את ציוני הנושאים שהמסווג הסיקה. נסה לרשום דומיינים שונים כדי לראות השוואה ביניהם.

השלבים הבאים

אם אתם מפתחי טכנולוגיות פרסום, אתם יכולים לנסות ולהשתתף בניסויים של Topics API, או להדגים את ה-Topics API.

עניין ושיתוף משוב