#码力全开·技术π对# 如何使用Google Cloud的AutoML来创建定制化的图像分类模型？

云 API 调用：适合中小流量，通过 REST 接口调用模型。

python

运行

from google.cloud import automl

client = automl.PredictionServiceClient()
model_name = "projects/your-project/locations/us-central1/models/ICN12345"
response = client.predict(name=model_name, payload={"image": {"image_bytes": image_content}})

边缘部署：对延迟敏感场景，导出 TensorFlow Lite 模型至边缘设备。

安全措施：

启用VPC 服务控制，限制模型 API 访问范围。

使用服务账号密钥而非用户凭据，定期轮换密钥。

加密存储的模型和预测数据（GCP 自动加密静态数据）。

性能优化：

批量预测：处理大量图片时，使用​​BatchPredict​​ 接口降低成本。

缓存策略：对高频商品图片（如首页商品）缓存预测结果。

监控指标

吞吐量：确保 API 响应时间 <200ms（移动端）或 <500ms（Web 端）。

错误率：异常上升（如 >5%）时触发告警。

模型漂移：定期用新数据评估模型性能。

自动化改进：

设置模型版本管理，通过 Cloud Build 自动化训练新版本。

收集用户反馈（如搜索无结果时的图片），定期扩充训练集。