แอปข้อมูลวิเคราะห์การเข้าใช้ Vertex AI Vision ที่มีการจัดการเหตุการณ์

1. วัตถุประสงค์

ภาพรวม

Codelab นี้จะมุ่งเน้นที่การสร้างแอปพลิเคชัน Vertex AI Vision จากต้นทางถึงปลายทางเพื่อส่งกิจกรรมด้วยฟีเจอร์การจัดการกิจกรรม เราจะใช้ข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับอัตราการเข้าพักของโมเดลเฉพาะทางที่ฝึกไว้แล้ว ฟีเจอร์ในตัวเพื่อสร้างเหตุการณ์ตามการบันทึกสิ่งต่อไปนี้

• นับจำนวนยานพาหนะและบุคคลที่ข้ามถนนในบางเส้น
• นับจำนวนยานพาหนะ/คนในพื้นที่ที่กำหนดไว้ตายตัวของถนน
• ตรวจพบความคับคั่งในส่วนใดก็ตามของถนน

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

• วิธีส่งผ่านข้อมูลวิดีโอสำหรับสตรีมมิง
• วิธีสร้างแอปพลิเคชันใน Vertex AI Vision
• ฟีเจอร์ต่างๆ ที่มีอยู่ในข้อมูลวิเคราะห์อัตราการเข้าพักและวิธีใช้ฟีเจอร์เหล่านั้น
• วิธีทำให้แอปใช้งานได้
• วิธีค้นหาวิดีโอใน Media Warehouse ของ Vertex AI Vision ในพื้นที่เก็บข้อมูล
• วิธีสร้าง Cloud Function ที่ประมวลผลข้อมูลของโมเดลการวิเคราะห์การเข้าใช้
• วิธีการสร้างหัวข้อ Pub/Sub และ การสมัครใช้บริการ
• วิธีตั้งค่าการจัดการกิจกรรมเพื่อส่งกิจกรรมผ่านหัวข้อ Pub/Sub

2. ก่อนที่คุณจะเริ่มต้น

1. ในคอนโซล Google Cloud ให้เลือกหรือสร้างโปรเจ็กต์ Google Cloud ในหน้าตัวเลือกโปรเจ็กต์ หมายเหตุ: หากไม่มีแผนที่จะเก็บทรัพยากรที่สร้างในกระบวนการนี้ ให้สร้างโปรเจ็กต์แทนการเลือกโปรเจ็กต์ที่มีอยู่ หลังจากเสร็จสิ้นขั้นตอนเหล่านี้แล้ว คุณจะลบโปรเจ็กต์ซึ่งเป็นการนำทรัพยากรทั้งหมดที่เชื่อมโยงกับโปรเจ็กต์ออกได้ ไปที่ตัวเลือกโปรเจ็กต์
2. ตรวจสอบว่าเปิดใช้การเรียกเก็บเงินสำหรับโปรเจ็กต์ที่อยู่ในระบบคลาวด์แล้ว ดูวิธีตรวจสอบว่าเปิดใช้การเรียกเก็บเงินในโปรเจ็กต์แล้ว
3. เปิดใช้ Compute Engine และ Vision AI API เปิดใช้ API

สร้างบัญชีบริการ

1. ในคอนโซล Google Cloud ให้ไปที่หน้าสร้างบัญชีบริการ ไปที่ "สร้างบัญชีบริการ"
2. เลือกโปรเจ็กต์
3. ป้อนชื่อลงในช่องชื่อบัญชีบริการ คอนโซล Google Cloud จะกรอกข้อมูลในช่องรหัสบัญชีบริการตามชื่อนี้ กรอกคำอธิบายในช่องคำอธิบายบัญชีบริการ เช่น บัญชีบริการสำหรับการเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว
4. คลิกสร้างและต่อไป
5. หากต้องการให้สิทธิ์เข้าถึงโปรเจ็กต์ โปรดมอบบทบาทต่อไปนี้ให้กับบัญชีบริการของคุณ: Vision AI > ผู้แก้ไข Vision AI, Compute Engine > ผู้ดูแลระบบอินสแตนซ์คอมพิวเตอร์ (เบต้า), พื้นที่เก็บข้อมูล > ผู้ดูออบเจ็กต์พื้นที่เก็บข้อมูล † เลือกบทบาทในรายการเลือกบทบาท สําหรับบทบาทเพิ่มเติม ให้คลิกเพิ่มบทบาทอื่น แล้วเพิ่มบทบาทอื่น หมายเหตุ: ช่องบทบาทจะส่งผลต่อทรัพยากรที่บัญชีบริการของคุณเข้าถึงได้ในโปรเจ็กต์ คุณสามารถเพิกถอนบทบาทเหล่านี้หรือมอบบทบาทเพิ่มเติมได้ในภายหลัง ในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง อย่ามอบบทบาทเจ้าของ ผู้แก้ไข หรือผู้ดู แต่ให้มอบบทบาทที่กำหนดไว้ล่วงหน้าหรือบทบาทที่กำหนดเองที่ตรงกับความต้องการของคุณแทน
6. คลิกต่อไป
7. คลิกเสร็จสิ้นเพื่อสร้างบัญชีบริการให้เสร็จสิ้น อย่าปิดหน้าต่างเบราว์เซอร์ของคุณ ซึ่งคุณจะต้องใช้ในขั้นตอนถัดไป

สร้างคีย์บัญชีบริการ

1. ในคอนโซล Google Cloud ให้คลิกอีเมลของบัญชีบริการที่คุณสร้างขึ้น
2. คลิก Keys
3. คลิกเพิ่มคีย์ แล้วคลิกสร้างคีย์ใหม่
4. คลิกสร้าง ระบบจะดาวน์โหลดไฟล์คีย์ JSON ลงในคอมพิวเตอร์
5. คลิกปิด
6. ติดตั้งและเริ่มต้น Google Cloud CLI

† บทบาทจำเป็นเฉพาะเมื่อคุณคัดลอกไฟล์วิดีโอตัวอย่างจากที่เก็บข้อมูล Cloud Storage เท่านั้น

3. นำเข้าไฟล์วิดีโอสำหรับสตรีมมิง

คุณใช้ Vaictl เพื่อสตรีมข้อมูลวิดีโอไปยังแอปข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับอัตราการเข้าพักได้

เริ่มต้นโดยการเปิดใช้งาน Vision AI API ใน Cloud Console

ลงทะเบียนสตรีมใหม่

1. คลิกแท็บสตรีมในแผงด้านซ้ายของ Vertex AI Vision
2. คลิก "ลงทะเบียน"
3. ป้อนชื่อสตรีม ให้ป้อน "traffic-stream"
4. ในภูมิภาค ให้ป้อน "us-central1"
5. คลิกการลงทะเบียน

สตรีมจะใช้เวลาสักครู่ในการลงทะเบียน

เตรียมวิดีโอตัวอย่าง

1. คุณสามารถคัดลอกวิดีโอตัวอย่างด้วยคำสั่ง gsutil cp ต่อไปนี้ แทนที่ตัวแปรต่อไปนี้

• SOURCE: ตำแหน่งของไฟล์วิดีโอที่จะใช้ คุณสามารถใช้แหล่งที่มาของไฟล์วิดีโอของคุณเอง (เช่น gs://BUCKET_NAME/FILENAME.mp4) หรือใช้วิดีโอตัวอย่าง (gs://cloud-samples-data/vertex-ai-vision/street_vehicles_people.mp4 )(วิดีโอที่มีผู้คนและยานพาหนะ แหล่งที่มา)

export SOURCE=gs://cloud-samples-data/vertex-ai-vision/street_vehicles_people.mp4
gsutil cp $SOURCE .

นำเข้าข้อมูลไปยังสตรีม

1. หากต้องการส่งไฟล์วิดีโอในเครื่องนี้ไปยังสตรีมอินพุตแอป ให้ใช้คำสั่งต่อไปนี้ คุณต้องแทนที่ตัวแปรต่อไปนี้

• PROJECT_ID: รหัสโครงการ Google Cloud
• LOCATION_ID: รหัสสถานที่ตั้งของคุณ เช่น us-central1 ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ตำแหน่งระบบคลาวด์
• LOCAL_FILE: ชื่อไฟล์ของไฟล์วิดีโอในเครื่อง เช่น street_vehicles_people.mp4
• – Loop Loop: ไม่บังคับ ส่งข้อมูลไฟล์แบบวนซ้ำเพื่อจำลองการสตรีม

export PROJECT_ID=<Your Google Cloud project ID>
export LOCATION_ID=us-central1
export LOCAL_FILE=street_vehicles_people.mp4

2. คำสั่งนี้จะสตรีมไฟล์วิดีโอไปยังสตรีม หากคุณใช้แฟล็ก –ลูป วิดีโอจะวนซ้ำในสตรีมจนกว่าคุณจะหยุดคำสั่ง เราจะเรียกใช้คำสั่งนี้เป็นงานเบื้องหลังเพื่อให้สตรีมได้อย่างต่อเนื่อง

• ( ใส่ Nohup ที่ด้านหน้าและ "&" ที่ส่วนท้ายเพื่อให้แสดงเป็นงานเบื้องหลัง)

nohup vaictl -p $PROJECT_ID \
    -l $LOCATION_ID \
    -c application-cluster-0 \
    --service-endpoint visionai.googleapis.com \
send video-file to streams 'traffic-stream' --file-path $LOCAL_FILE --loop &

ระบบอาจใช้เวลาประมาณ 100 วินาทีระหว่างที่เริ่มดำเนินการนำเข้าข้อมูลส่วนวิดีโอกับวิดีโอที่ปรากฏในแดชบอร์ด

หลังจากการส่งผ่านข้อมูลสตรีมพร้อมใช้งานแล้ว คุณจะดูฟีดวิดีโอในแท็บสตรีมของแดชบอร์ด Vertex AI Vision ได้โดยเลือกสตรีมสตรีมการเข้าชม

ไปที่แท็บสตรีม

ดูภาพสดของวิดีโอที่นำเข้ามาในสตรีมในคอนโซล Google Cloud เครดิตวิดีโอ: Elizabeth Mavor จาก Pixabay (เพิ่มภาพแตกแบบพิกเซล)

4. สร้าง Cloud Function

เราต้องการ Cloud Function เพื่อสรุปข้อมูลของโมเดลและ สร้างเหตุการณ์ที่จะส่งผ่านช่องทางของเหตุการณ์ในภายหลัง

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Cloud Function ได้ที่นี่

สร้าง Cloud Function ที่ฟังโมเดลของคุณ

1. ไปที่หน้าการสร้าง UI ของ Cloud Function
2. ตั้งชื่อฟังก์ชันซึ่งจะใช้อ้างอิงถึงฟังก์ชันระบบคลาวด์นี้ในภายหลังในการตั้งค่าการจัดการเหตุการณ์
3. โปรดตรวจสอบว่าภูมิภาคตรงกับแอปพลิเคชันของคุณ
4. ปรับแล้วบันทึกการตั้งค่าทริกเกอร์
5. คลิกปุ่มถัดไปเพื่อไปที่ "โค้ด"
6. แก้ไขฟังก์ชันระบบคลาวด์ นี่คือตัวอย่างรันไทม์ของ Node.js

/**
* Responds to any HTTP request.
*
* @param {!express:Request} req HTTP request context.
* @param {!express:Response} res HTTP response context.
*/
exports.hello_http = (req, res) => {
 // Logging statement can be read with cmd `gcloud functions logs read {$functionName}`.
 // For more about logging, please see https://cloud.google.com/functions/docs/monitoring

 // The processor output will be stored in req.body.
 const messageString = constructMessage(req.body);

 // Send your message to operator output with res HTTP response context.
 res.status(200).send(messageString);
};

function constructMessage(data) {
 /**
  * Typically, your processor output should contains appPlatformMetadata & it's designed output.
  * For example here, if your output is of tyoe OccupancyCountingPredictionResult, you will need
  * to construct the return annotation as such. 
  */

 // access appPlatformMetat.
 const appPlatformMetadata = data.appPlatformMetadata;

 // access annotations.
 const annotations = data.annotations.map(annotation => {
  // This is a mock OccupancyCountingPredictionResult annotation.
  return {"annotation" : {"track_info": {"track_id": "12345"}}};
 });

 const events = [];
 for(const annotation of annotations) {
   events.push({
       "event_message": "Detection event",
       "payload" : {
         "description" : "object detected"
       },
       "event_id" : "track_id_12345"
     });
 }

  /**
   * Typically, your cloud function should return a string represent a JSON which has two fields:
   * "annotations" must follow the specification of the target model.
   * "events" should be of type "AppPlatformEventBody".
   */
 const messageJson = {
   "annotations": annotations,
   "events": events,
 };
 return JSON.stringify(messageJson);
}

7. คลิก "ทำให้ใช้งานได้" เพื่อติดตั้งใช้งานฟังก์ชัน

5. สร้างหัวข้อ Pub/Sub และ การสมัครใช้บริการ

เราจะต้องระบุหัวข้อ Pub/Sub ไปยังแอปพลิเคชันที่แอปสามารถส่งกิจกรรมไปให้ หากต้องการรับเหตุการณ์ การสมัครใช้บริการ Pub/Sub ต้องสมัครใช้บริการออปติกที่กำหนดค่าแล้ว

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหัวข้อ Pub/Sub ได้ที่นี่ และดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการสมัครใช้บริการได้ที่นี่

สร้างหัวข้อ Pub/Sub

หากต้องการสร้างหัวข้อ Pub/Sub ให้ใช้ gcloud CLI ดังต่อไปนี้ (คุณควรแทนที่ SUBSCRIPTION_ID ด้วยค่าจริงจากการตั้งค่า)

gcloud pubsub topics create TOPIC_ID

อีกทางเลือกหนึ่งคือ คุณสามารถใช้ UI ของ Pub/Sub

สร้างการสมัครใช้บริการ Pub/Sub

หากต้องการสร้างการสมัครใช้บริการ Pub/Sub ให้ใช้ gcloud CLI ดังต่อไปนี้ (คุณควรแทนที่ SUBSCRIPTION_ID และ TOPIC_ID ด้วยค่าจริงจากการตั้งค่า)

gcloud pubsub subscriptions create SUBSCRIPTION_ID \
    --topic=TOPIC_ID \

อีกทางเลือกหนึ่งคือ คุณสามารถใช้ UI ของ Pub/Sub

6. สร้างแอปพลิเคชัน

ขั้นตอนแรกคือการสร้างแอปที่ประมวลผลข้อมูล แอปอาจเรียกได้ว่าเป็นไปป์ไลน์อัตโนมัติที่เชื่อมต่อสิ่งต่างๆ ต่อไปนี้

• การนำเข้าข้อมูล: จะมีการส่งผ่านข้อมูลฟีดวิดีโอไปยังสตรีม
• การวิเคราะห์ข้อมูล: คุณจะเพิ่มโมเดล AI(คอมพิวเตอร์วิทัศน์) ได้หลังจากการส่งผ่านข้อมูล
• พื้นที่เก็บข้อมูล: ฟีดวิดีโอทั้ง 2 เวอร์ชัน (สตรีมดั้งเดิมและสตรีมที่ประมวลผลโดยโมเดล AI) สามารถจัดเก็บในคลังสื่อได้

ในคอนโซล Google Cloud แอปจะแสดงเป็นกราฟ

สร้างแอปเปล่า

ก่อนที่จะใส่ข้อมูลกราฟของแอป คุณต้องสร้างแอปเปล่าก่อน

สร้างแอปในคอนโซล Google Cloud

1. ไปที่คอนโซล Google Cloud
2. เปิดแท็บ Applications ของแดชบอร์ด Vertex AI Vision

ไปที่แท็บแอปพลิเคชัน

3. คลิกปุ่มสร้าง
4. ป้อนชื่อแอปการเข้าชมเป็นชื่อแอป แล้วเลือกภูมิภาคของคุณ
5. คลิกสร้าง

เพิ่มโหนดคอมโพเนนต์แอป

หลังจากสร้างแอปพลิเคชันเปล่าแล้ว คุณเพิ่มโหนด 3 โหนดดังกล่าวลงในกราฟแอปได้โดยทำดังนี้

1. โหนดการส่งผ่านข้อมูล: ทรัพยากรของสตรีมที่นำเข้าข้อมูล
2. โหนดการประมวลผล: โมเดลข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับการเข้าใช้ที่ดำเนินการกับข้อมูลที่นำเข้า
3. โหนดพื้นที่เก็บข้อมูล: คลังสื่อที่จัดเก็บวิดีโอที่ประมวลผลแล้วและทำหน้าที่เป็นที่เก็บข้อมูลเมตา ข้อมูลเมตาที่จัดเก็บประกอบด้วยข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับข้อมูลวิดีโอที่นำเข้า และข้อมูลที่อนุมานโดยโมเดล AI

เพิ่มโหนดคอมโพเนนต์ลงในแอปในคอนโซล

1. เปิดแท็บ Applications ของแดชบอร์ด Vertex AI Vision ไปที่แท็บแอปพลิเคชัน
2. ในบรรทัดการเข้าชมแอป ให้เลือกดูกราฟ ระบบจะนำคุณไปยังภาพกราฟของไปป์ไลน์การประมวลผล

เพิ่มโหนดการนำเข้าข้อมูล

1. หากต้องการเพิ่มโหนดสตรีมอินพุต ให้เลือกตัวเลือกสตรีมในส่วนเครื่องมือเชื่อมต่อของเมนูด้านข้าง
2. ในส่วนแหล่งที่มาของเมนูสตรีมที่เปิดขึ้น ให้เลือกเพิ่มสตรีม
3. ในเมนูเพิ่มสตรีม ให้เลือกลงทะเบียนสตรีมใหม่ แล้วเพิ่มสตรีมการเข้าชมเป็นชื่อสตรีม
4. หากต้องการเพิ่มสตรีมลงในกราฟของแอป ให้คลิกเพิ่มสตรีม

เพิ่มโหนดการประมวลผลข้อมูล

1. หากต้องการเพิ่มโหนดโมเดลจำนวนการเข้าใช้ ให้เลือกตัวเลือกข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับอัตราการเข้าพักในส่วนโมเดลเฉพาะทางของเมนูด้านข้าง
2. คงการเลือกผู้คนและยานพาหนะซึ่งเป็นค่าเริ่มต้นไว้
3. เพิ่ม บรรทัด ในการข้ามเส้น ใช้เครื่องมือเส้นแบบหลายจุดเพื่อวาดเส้นตรงจุดที่ต้องการตรวจจับรถหรือคนออกจากรถหรือเข้า
4. วาดโซนที่ใช้งานอยู่เพื่อนับผู้คน/ยานพาหนะในโซนนั้น
5. เพิ่มการตั้งค่าสำหรับเวลาที่ไม่มีการขยับเมาส์เพื่อตรวจหาความคับคั่งหากมีการวาดโซนแอ็กทีฟ

• (ปัจจุบันระบบไม่รองรับทั้งโซนแอ็กทีฟและการข้ามเส้นพร้อมกัน ใช้ครั้งละ 1 ฟีเจอร์เท่านั้น)

เพิ่มโหนดพื้นที่เก็บข้อมูล

1. หากต้องการเพิ่มโหนดปลายทางเอาต์พุต (พื้นที่เก็บข้อมูล) ให้เลือกตัวเลือก Media Warehouse ของ Vertex AI Vision ในส่วนเครื่องมือเชื่อมต่อของเมนูด้านข้าง
2. ในเมนู Vertex AI Vision's Media Warehouse ให้คลิกเชื่อมต่อคลังสินค้า
3. ในเมนูเชื่อมต่อคลังสินค้า ให้เลือกสร้างคลังสินค้าใหม่ ตั้งชื่อคลังสินค้า/คลังสินค้า และเว้นระยะเวลา TTL ไว้ที่ 14 วัน
4. คลิกปุ่มสร้างเพื่อเพิ่มคลังสินค้า

7. กำหนดค่าการจัดการเหตุการณ์

ระยะเวลา 02:00

เราจะเชื่อมต่อโมเดลกับ Cloud Function ที่สร้างขึ้นก่อนหน้านี้เพื่อประมวลผลในภายหลัง ซึ่ง Cloud Function จะสามารถย่อยเอาต์พุตของโมเดลได้อย่างอิสระและสร้างเหตุการณ์ที่เหมาะกับความต้องการของคุณ จากนั้นเราจะกำหนดค่าแชแนลของเหตุการณ์โดยกำหนดค่าหัวข้อ Pub/Sub ที่สร้างไว้ก่อนหน้านี้เป็นเป้าหมายของเรา คุณยังสามารถกำหนดช่วงเวลาขั้นต่ำ ซึ่งจะช่วยหลีกเลี่ยงไม่ให้ช่องของเหตุการณ์เดียวกันถูกโจมตีเป็นระยะเวลาสั้นๆ

เลือก Cloud Function สำหรับการประมวลผลภายหลัง

1. คลิกโหนดการประมวลผลข้อมูล(ข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับการเข้าใช้) บนกราฟของแอปพลิเคชันเพื่อเปิดเมนูด้านข้าง
2. เลือก Cloud Function (ระบุตามชื่อฟังก์ชัน) ในเมนูแบบเลื่อนลงหลังการประมวลผล
3. กราฟของแอปพลิเคชันจะบันทึกการเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติ

กำหนดค่าแชแนลของเหตุการณ์

1. คลิกโหนดการประมวลผลข้อมูล(ข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับการเข้าใช้) บนกราฟของแอปพลิเคชันเพื่อเปิดเมนูด้านข้าง
2. คลิก "ตั้งค่าการแจ้งเตือนกิจกรรม" ในส่วนการแจ้งเตือนกิจกรรม
3. เลือกหัวข้อ Pub/Sub ในเมนูแบบเลื่อนลง
4. (ไม่บังคับ) กำหนดช่วงเวลา/ความถี่ขั้นต่ำสำหรับการเผยแพร่เหตุการณ์

8. ทำให้แอปใช้งานได้เพื่อการใช้งาน

หลังจากสร้างแอปแบบต้นทางถึงปลายทางพร้อมคอมโพเนนต์ที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว ขั้นตอนสุดท้ายในการใช้แอปก็คือการทำให้แอปใช้งานได้

1. เปิดแท็บ Applications ของแดชบอร์ด Vertex AI Vision ไปที่แท็บแอปพลิเคชัน
2. เลือกดูกราฟข้างแอปการเข้าชมในรายการ
3. จากหน้าเครื่องมือสร้างกราฟของแอปพลิเคชัน ให้คลิกปุ่มทำให้ใช้งานได้
4. ในกล่องโต้ตอบการยืนยันต่อไปนี้ ให้เลือกทำให้ใช้งานได้ การดำเนินการทำให้ใช้งานได้อาจใช้เวลาหลายนาทีจึงจะเสร็จสมบูรณ์ หลังจากการทำให้ใช้งานได้เสร็จสิ้นแล้ว เครื่องหมายถูกสีเขียวจะปรากฏขึ้นข้างโหนด

9. ยืนยันเหตุการณ์/ข้อความในการสมัครสมาชิก Pub/Sub

หลังจากนำเข้าข้อมูลวิดีโอลงในแอปการประมวลผลแล้ว Cloud Function ควรสร้างเหตุการณ์เมื่อโมเดลข้อมูลวิเคราะห์เกี่ยวกับการเข้าใช้เอาต์พุตคำอธิบายประกอบ จากนั้นเหตุการณ์เหล่านั้นควรได้รับการเผยแพร่เป็นข้อความผ่านหัวข้อ Pub/Sub และ ที่ได้รับจากการสมัครใช้บริการ

การทำตามขั้นตอนสมมติว่าคุณมีการสมัครใช้บริการพุล

1. เปิดรายการการสมัครรับข้อมูล Pub/Sub บนโปรเจ็กต์และ ค้นหาการสมัครใช้บริการที่เกี่ยวข้อง ไปที่หน้ารายการการสมัครใช้บริการ Pub/Sub
2. ไปที่ "ข้อความ"
3. คลิกที่ "ดึง"
4. ดูข้อความในตาราง

นอกจากนี้ คุณยังดูวิธีรับข้อความโดยไม่ใช้ UI ได้ ไปที่หน้าการสมัครใช้บริการ

10. ขอแสดงความยินดี

ยินดีด้วย คุณใช้งานห้องทดลองเสร็จแล้ว

ล้างข้อมูล

เพื่อหลีกเลี่ยงไม่ให้เกิดการเรียกเก็บเงินกับบัญชี Google Cloud สำหรับทรัพยากรที่ใช้ในบทแนะนำนี้ โปรดลบโปรเจ็กต์ที่มีทรัพยากรดังกล่าวหรือเก็บโปรเจ็กต์ไว้และลบทรัพยากรแต่ละรายการ

ลบโปรเจ็กต์

ลบทรัพยากรแต่ละรายการ

แหล่งข้อมูล

https://cloud.google.com/vision-ai/docs/overview

https://cloud.google.com/vision-ai/docs/occupancy-count-tutorial

ความคิดเห็น

คลิกที่นี่เพื่อแสดงความคิดเห็น

แบบสำรวจ

คุณจะใช้บทแนะนำนี้อย่างไร

อ่านเท่านั้น อ่านและทำแบบฝึกหัด

Codelab นี้มีประโยชน์มากน้อยเพียงใด

มีประโยชน์มาก มีประโยชน์พอสมควร