Colab에서 주제 추론 테스트

Colab을 사용해 Chrome에서 호스트 이름에서 주제를 추론하는 데 사용되는 TensorFlow Lite 모델을 로드하는 방법을 알아보세요.

구현 상태

Colab 실행

Colab(또는 Colaboratory)은 코드, 출력 및 설명 텍스트를 하나의 공동작업 문서로 결합하는 데이터 분석 도구입니다. Topics 모델 실행 데모 Colab을 실행하여 Topics 분류 기준 모델이 사용자가 방문하는 페이지의 호스트 이름에서 사용자의 관심 주제를 어떻게 추론하는지 테스트할 수 있습니다.

  1. chrome://topics-internals 페이지의 Classifier 탭에서 Topics API에서 사용하는 .tflite 파일의 디렉터리 경로를 가져옵니다. 재정의 목록 override_list.pb.gz는 분류 기준 탭에 있는 현재 모델의 chrome://topics-internals/ 페이지에서 사용할 수 있습니다.

    분류 기준 패널이 선택되고 tflite 파일 경로가 강조 표시된 chrome://topics-internals 페이지

  2. Colab을 열고 폴더 아이콘을 클릭합니다.

    Topics API Colab

  3. 업로드 아이콘을 클릭하고 컴퓨터에서 Colab으로 model.tflite 및 override_list.pb.gz를 업로드합니다.

    Topics API Colab 파일 업로드

  4. 그런 다음 런타임 메뉴에서 모두 실행을 선택하여 모든 Colab 단계를 실행할 수 있습니다.

    런타임 메뉴에서 '모두 실행'이 선택된 Topics API Colab 페이지

다음 작업이 수행됩니다.

  1. Colab에서 사용하는 Python 패키지를 설치합니다.
  2. tflite 라이브러리와 Topics 분류를 설치합니다.
  3. 분류를 정의합니다.
  4. 각 모델 실행 데모 단계를 실행하여 2가지 예시 도메인의 분류 방식을 보여줍니다.

성공적으로 완료되면 각 단계 옆에 녹색 체크표시가 나타납니다. (각 단계는 옆에 있는 재생 버튼을 클릭하여 개별적으로 실행할 수도 있습니다.)

정의된 각 도메인에 대해 분류 기준에서 추론한 주제 점수를 확인할 수 있습니다. 여러 도메인을 나열하여 비교해 봅니다.

다음 단계

광고 기술 개발자라면 Topics API로 실험하고 참여하고 Topics API 데모를 확인하세요.

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