使用 Google Cloud ML API

課程概述

如果需求只是幫圖片加標籤、判讀一段文字，或把內容翻成別種語言，先不用急著訓練模型。Google Cloud 有現成的 Vision、Natural Language 和 Translation API。這篇會實際呼叫它們，也看看回傳資料能怎麼用。

你將學到

• 使用 Cloud Vision API 進行影像標籤辨識與 OCR 文字擷取
• 使用 Cloud Natural Language API 分析文字情感與實體辨識
• 使用 Cloud Translation API 實現多語言即時翻譯
• 透過 Cloud Shell 與 curl 呼叫 REST API
• 理解 API 金鑰與服務帳戶的認證差異

核心概念

預訓練 API vs 自訂模型

Google Cloud 的 ML API 分為兩大類：

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

這堂課專心講預訓練 API：開箱即用、不用準備訓練資料，按用量計費（Vision 以每張圖套用的每項功能為一個單位，Natural Language 以每 1,000 個 Unicode 字元為一個單位，Translation 以字元數計）。

Cloud Vision API

Vision API 提供多種影像分析功能：

• 標籤偵測（Label Detection） — 辨識圖片中的物件和場景
• 文字偵測（OCR） — 從圖片中擷取文字，支援多語言
• 臉部偵測 — 偵測臉部位置與表情特徵
• 地標偵測 — 辨識知名建築和景點
• SafeSearch — 偵測不當內容

Cloud Natural Language API

NL API 可以幫你拆解文字內容：

• 情感分析（Sentiment Analysis） — 判斷文字的正負面情緒，分數範圍 -1.0 到 1.0
• 實體分析（Entity Analysis） — 識別人名、地名、組織等命名實體
• 語法分析（Syntax Analysis） — 解析句子結構、詞性標註
• 文本分類（Content Classification） — 將文字歸類到預定義主題

Cloud Translation API

Translation API 支援超過 100 種語言的即時翻譯，分成兩個版本：

• Basic（v2） — 簡單翻譯，適合大多數場景
• Advanced（v3） — 支援自訂詞彙表、批次翻譯、模型選擇

%%{init: {"flowchart": {"curve": "linear", "nodeSpacing": 24, "rankSpacing": 32}}}%%
flowchart TD
  INPUT["定義輸入格式、語言、大小限制<br/>與可接受的品質門檻"] --> TASK{"主要任務？"}
  TASK -->|"影像／OCR"| VISION["Vision API"]
  TASK -->|"情感／實體／語法"| LANGUAGE["Natural Language API"]
  TASK -->|"翻譯"| TRANSLATE["Translation API"]
  VISION --> SAMPLE["以代表性樣本測試<br/>正確率、延遲與失敗案例"]
  LANGUAGE --> SAMPLE
  TRANSLATE --> SAMPLE
  SAMPLE --> QUALITY{"品質與成本<br/>達到需求？"}
  QUALITY -->|"否"| FALLBACK["調整輸入／詞彙表，或評估<br/>自訂模型與人工覆核"]
  QUALITY -->|"是"| PROD["改用工作負載身分與最小 IAM<br/>加入配額、重試、日誌與預算警示"]

實作重點

• 啟用 API 前須先在 GCP Console 的「API 與服務」中啟用對應的 API
• Vision API 的 REST 呼叫格式：POST https://vision.googleapis.com/v1/images:annotate
• NL API 情感分數解讀：官方沒有固定門檻，建議依自己的資料訂定再調整（文件舉的例子是先把 > 0.25 當成明顯正面）；分數接近 0 時要再看 magnitude，低是中性、高是正負情緒混雜
• 常見錯誤：超過免費額度未設定計費警示，意外產生高額帳單
• 最佳實踐：用 API 金鑰快速原型測試，生產環境改用服務帳戶 + IAM 精細控管

Skill Badge 指引

Lab 連結：Use Machine Learning APIs on Google Cloud — 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

延伸學習

• 基礎 Data、ML 與 AI 任務 — 結合更多 ML 服務完成綜合實作
• Agent Platform（原 Vertex AI）機器學習解決方案 — 預訓練 API 不夠用時，就該學自訂模型了
• Gemini API 搭配 Agent Platform（原 Vertex AI）探索 GenAI — 探索最新的生成式 AI 能力