入力データに基づくカスタムモデルを使用して予測を行います。
次の表に、この AI タスクを使用する際に設定する必要があるプロパティ (アクセスに必要な資格情報) を示します。
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PropertyKey |
ProviderType |
キー |
Alibaba |
- |
Amazon |
- |
Baidu |
- |
Google |
Service Account JSON |
IBM |
Visual Recognition キー |
Microsoft |
Custom Vision Training キー |
SAP |
- |
Tencent |
- |
(Mamaev の花の認識データセットでトレーニングを行った) モデルをデプロイし、次の (見えない) 画像入力を取得します。以下の表は、各プロバイダーに対して行われた予測と、その処理にかかる時間を示しています。

注: カスタムモデルの文脈では、「見えない画像」という用語は、画像がトレーニングプロセスに参加しないことを意味します。つまり、画像はトレーニングデータセットにはありません。
プロバイダー |
出力 |
ベンチマーク |
Alibaba |
GXAI6001 - タスク 'GeneXusAI.Custom.Evaluate' は使用できません (...) |
N/A |
Amazon |
GXAI6001 - タスク 'GeneXusAI.Custom.Evaluate' は使用できません (...) |
N/A |
Baidu |
GXAI6001 - タスク 'GeneXusAI.Custom.Evaluate' は使用できません (...) |
N/A |
Google |
{
"Label": "dandelion",
"Confidence": 0.915
}
|
3377ms |
IBM |
{
"Label": "dandelion",
"Confidence": 0.945
}
|
1070ms |
Microsoft |
{
"Label": "dandelion",
"Confidence": 0.974
}
|
590ms |
SAP |
GXAI6001 - タスク 'GeneXusAI.Custom.Evaluate' は使用できません (...) |
N/A |
Tencent |
GXAI6001 - タスク 'GeneXusAI.Custom.Evaluate' は使用できません (...) |
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-
可能な候補のセットを取得する場合は、Predict プロシージャーではなく、事前定義された GeneXusAI タスクを使用します (たとえば、モデルがラベルの予測用にトレーニングされている場合は Classify プロシージャーを使用し、領域の予測用にトレーニングされている場合は DetectObjects を使用します)。
プラットフォーム |
Web (.NET、.NET Core、Java)、スマートデバイス (Android、iOS) |
接続 |
オンライン |
このプロシージャーは、GeneXus 16 Upgrade 6 以降で利用できます。
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