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概要

Vertex AI では、複数の Google Cloud サービスをまとめ、統合された UI および API のもとで ML を構築できるようになります。Vertex AI では、AutoML やカスタムコード トレーニングを使用して、モデルを簡単にトレーニングして比較でき、すべてのモデルを一元化されたモデル リポジトリに格納できます。これらのモデルを Vertex AI の同じエンドポイントにデプロイできます。

AutoML Vision では、ML の専門知識があまりない方でも、高品質な画像分類モデルをトレーニングできます。このハンズオンラボでは、損傷した自動車部品を自動認識するカスタム ML モデルの作成方法を学びます。モデルのトレーニングにかかる時間はラボの制限時間を超えてしまうため、同じデータセットのトレーニングを行った別のプロジェクトでホストされているモデルに対して操作を行い、予測をリクエストします。その後、予測リクエスト用にデータの値を微調整し、モデルからの予測結果がどのように変化するかを調べます。

目標

このラボでは、次の方法について学びます。

• ラベル付きデータセットを CSV ファイルで Cloud Storage にアップロードし、マネージド データセットとして Vertex AI に接続する
• アップロードした画像を調べ、データセットに誤りがないことを確認する
• AutoML Vision モデルのトレーニング ジョブを開始する
• 同じデータセットのトレーニングが行われたホストされているモデルから予測をリクエストする

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの手順をお読みください。ラボの時間は記録されており、一時停止することはできません。[ラボを開始] をクリックするとスタートするタイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しています。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく、実際のクラウド環境を使ってご自身でラボのアクティビティを行うことができます。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モードまたはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生することを防ぎます。

• ラボを完了するために十分な時間を確保してください。ラボをいったん開始すると一時停止することはできません。

注: すでに個人の Google Cloud アカウントやプロジェクトをお持ちの場合でも、このラボでは使用しないでください。アカウントへの追加料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるポップアップでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] パネルには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウでリンクを開く] を選択します）。

   ラボでリソースが起動し、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] パネルでも [ユーザー名] を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] パネルでも [パスワード] を確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスのリストを含むメニューを表示するには、左上のナビゲーション メニューをクリックします。

Cloud Shell をアクティブにする

Cloud Shell は、開発ツールと一緒に読み込まれる仮想マシンです。5 GB の永続ホーム ディレクトリが用意されており、Google Cloud で稼働します。Cloud Shell を使用すると、コマンドラインで Google Cloud リソースにアクセスできます。

1. Google Cloud コンソールの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」アイコン をクリックします。

接続した時点で認証が完了しており、プロジェクトに各自の PROJECT_ID が設定されます。出力には、このセッションの PROJECT_ID を宣言する次の行が含まれています。

Your Cloud Platform project in this session is set to YOUR_PROJECT_ID

gcloud は Google Cloud のコマンドライン ツールです。このツールは、Cloud Shell にプリインストールされており、タブ補完がサポートされています。

2. （省略可）次のコマンドを使用すると、有効なアカウント名を一覧表示できます。

gcloud auth list

3. [承認] をクリックします。

4. 出力は次のようになります。

出力:

ACTIVE: * ACCOUNT: student-01-xxxxxxxxxxxx@qwiklabs.net To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. （省略可）次のコマンドを使用すると、プロジェクト ID を一覧表示できます。

gcloud config list project

出力:

[core] project = <project_ID>

出力例:

[core] project = qwiklabs-gcp-44776a13dea667a6 注: Google Cloud における gcloud ドキュメントの全文については、gcloud CLI の概要ガイドをご覧ください。

タスク 1. トレーニング画像を Cloud Storage にアップロードする

このタスクでは、使用したいトレーニング画像を Cloud Storage にアップロードします。そうすれば、後で Vertex AI にデータをインポートしやすくなります。

損傷した自動車部品の画像を分類するモデルをトレーニングするには、ラベル付けしたトレーニング データを用意する必要があります。このモデルは、データを使用してそれぞれの画像を理解し、自動車部品と損傷した自動車部品を区別します。

注: 今回のラボでは、ラベル付きのデータセット（画像とラベル）が CSV ファイルで用意されているため、画像にラベルを付ける必要はありません。次のセクションで、CSV ファイルを使用する手順について説明します。

今回の例では、バンパー、エンジンルーム、ボンネット、ラテラル、フロントガラスという 5 種類の損傷した自動車部品を分類できるようにモデルをトレーニングします。

Cloud Storage バケットを作成する

1. まず、新しい Cloud Shell ウィンドウを開き、次のコマンドを実行していくつかの環境変数を設定します。

export PROJECT_ID=$DEVSHELL_PROJECT_ID export BUCKET=$PROJECT_ID

2. 次に、Cloud Storage バケットを作成するために、次のコマンドを実行します。

gsutil mb -p $PROJECT_ID \ -c standard \ -l "{{{project_0.default_region | REGION}}}" \ gs://${BUCKET}

自動車の画像を Storage バケットにアップロードする

トレーニング画像は Cloud Storage バケットで一般公開されています。以下のスクリプト テンプレートをコピーして Cloud Shell に貼り付け、画像を自分のバケットにコピーします。

1. 画像を Cloud Storage バケットにコピーするには、次のコマンドを実行します。

gsutil -m cp -r gs://car_damage_lab_images/* gs://${BUCKET}

2. ナビゲーション パネルで、[Cloud Storage] > [バケット] をクリックします。

3. Cloud Storage ブラウザの上部にある [更新] ボタンをクリックします。

4. バケット名をクリックします。分類する 5 種類の損傷した自動車部品ごとに、5 つの写真フォルダが表示されます。

5. 必要に応じて、いずれかのフォルダをクリックし、フォルダ内の画像を確認することもできます。

これで自動車の画像が整理され、トレーニングの準備が整いました。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 自動車の画像を Storage バケットにアップロードする

タスク 2. データセットを作成する

このタスクでは、新しいデータセットを作成し、データセットをトレーニング画像に接続して、Vertex AI からアクセスできるようにします。

通常は、CSV ファイルを作成して、各行にトレーニング画像の URL と、その画像に関連付けられたラベルを含めます。今回は CSV ファイルが作成されているので、先ほどのバケット名を使用して更新し、CSV ファイルを Cloud Storage バケットにアップロードするだけで済みます。

CSV ファイルを更新する

以下のスクリプト テンプレートをコピーして Cloud Shell に貼り付け、Enter キーを押して更新し、CSV ファイルをアップロードします。

1. ファイルのコピーを作成するには、次のコマンドを実行します。

gsutil cp gs://car_damage_lab_metadata/data.csv .

2. ストレージへのパスで CSV を更新するには、次のコマンドを実行します。

sed -i -e "s/car_damage_lab_images/${BUCKET}/g" ./data.csv

3. バケット名が CSV に正しく挿入されていることを確認します。

cat ./data.csv

4. CSV ファイルを Cloud Storage バケットにアップロードするには、次のコマンドを実行します。

gsutil cp ./data.csv gs://${BUCKET}

5. コマンドが完了したら、Cloud Storage ブラウザの上部にある [更新] ボタンをクリックし、バケットを開きます。

6. data.csv ファイルがバケット内に表示されていることを確認します。

マネージド データセットを作成する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Vertex AI] > [ダッシュボード] をクリックします。

2. 有効になっていない場合は、[すべての推奨 API を有効化] をクリックします。

3. 左側にある Vertex AI のナビゲーション メニューで、[データセット] をクリックします。

4. コンソールの上部で、[+ 作成] をクリックします。

5. データセット名には、「damaged_car_parts」と入力します。

6. [画像分類（単一ラベル）] を選択します（注: 独自のプロジェクトでマルチクラス分類を行う場合は、[画像分類（マルチラベル）] チェックボックスをオンにします）。

7. リージョンとして [] を選択します。

8. [作成] をクリックします。

データセットをトレーニング画像に接続する

このセクションでは、前のステップでアップロードしたトレーニング画像の場所を選択します。

1. [インポート方法を選択] セクションで、[インポート ファイルを Cloud Storage から選択] をクリックします。

2. [インポート ファイルを Cloud Storage から選択] セクションで、[参照] をクリックします。

3. 画面の指示に従ってストレージ バケットに移動し、data.csv ファイルをクリックします。[選択] をクリックします。

4. ファイルを正しく選択すると、ファイルパスの左に緑色のチェックボックスが表示されます。[続行] をクリックして次に進みます。

注: 画像が読み込まれ、カテゴリごとに並べられるまでに、9～12 分ほどかかります。このステップが完了するまで待ってから、進行状況を確認する必要があります。

5. インポートが完了したら、[参照] タブをクリックして、次のセクションに備えます（ヒント: 確認のためにページの更新が必要になる場合があります）。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 データセットを作成する

タスク 3. 画像を調べる

このタスクでは、画像を調べて、データセットに誤りがないことを確認します。

画像ラベルを確認する

1. ブラウザのページが更新されている場合は、[データセット] をクリックし、画像名を選択して、[参照] をクリックします。

2. [ラベルをフィルタ] で、いずれかのラベルをクリックして、特定のトレーニング画像を表示します（例: engine_compartment）。

注: 本番環境モデルを作成する場合は、高い精度を確保するために、ラベルごとに少なくとも 100 枚の画像を用意する必要があります。今回はデモなので、モデルを短時間でトレーニングできるよう各種類の画像を 20 枚に絞っています。

3. 画像に間違ったラベルが付いている場合は、その画像をクリックして正しいラベルを選択するか、トレーニング セットからその画像を削除してください。

4. 次に、[分析] タブをクリックしてラベルごとの画像数を表示します。ブラウザに、[ラベルの統計データ] ウィンドウが表示されます。

注: データセットのラベル付けにサポートが必要な場合は、Vertex AI Labeling Services を利用すれば、ラベル付け担当者と協力して精度の高いラベルを生成できます。

タスク 4. モデルのトレーニング

モデルのトレーニングを開始する準備が整いました。Vertex AI では、モデルのトレーニングが自動的に行われるので、モデルコードを記述する必要はありません。

1. 右側にある [新しいモデルのトレーニング] をクリックします。

2. [トレーニング方法] ウィンドウで、デフォルト設定のまま、トレーニング方法として [AutoML] を選択します。[続行] をクリックします。

3. [モデルの詳細] ウィンドウで、モデルの名前として「damaged_car_parts_model」を入力します。[続行] をクリックします。

4. [トレーニング オプション] ウィンドウで [高精度（新機能）] を選択し、[続行] をクリックします。

5. [コンピューティングと料金] ウィンドウで、予算を [8] 最大ノード時間に設定します。

6. [トレーニングを開始] をクリックします。

注: モデルのトレーニングには、ラボを完了するために割り当てられた時間よりも長くかかる場合があります。モデルのトレーニングが終了しなくても、次のセクションに進むことができます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 モデルをトレーニングする

タスク 5. ホストされているモデルから予測をリクエストする

ローカルモデルのトレーニングには、このラボの制限を超える時間がかかる可能性があります。そのため、ローカルモデルのトレーニング中でも予測をリクエストできるように、このラボでの使用を目的として、まったく同じデータセットに対してトレーニングを行ったモデルを別のプロジェクトでホストしています。

トレーニング済みモデルに対するプロキシがすでに設定された状態になっているため、ラボ環境で動作させるために余分な手順を踏む必要はありません。

このモデルから予測をリクエストするには、プロジェクト内のエンドポイントに予測を送信します。このリクエストは、ホストされたモデルに転送され、出力が返されます。AutoML Proxy に予測を送信する手順は、先ほど作成したモデルとのやり取りと非常に似ているため、練習として使用できます。

AutoML Proxy のエンドポイントの名前を取得する

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（≡）で、[Cloud Run] をクリックします。

2. [automl-proxy] をクリックします。

3. [URL] をエンドポイントにコピーします。次のようになります: https://automl-proxy-xfpm6c62ta-uc.a.run.app。

このエンドポイントは、次のセクションで予測リクエストに使用します。

予測リクエストを作成する

1. 新しい Cloud Shell ウィンドウを開きます。

2. Cloud Shell ツールバーで [エディタを開く] をクリックします。プロンプトが表示されたら、[新しいウィンドウで開く] をクリックします。

3. [File] > [New File] をクリックします。

4. 次の内容を、先ほど作成した新しいファイルにコピーします。

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" }], "parameters": { "confidenceThreshold": 0.5, "maxPredictions": 5 } }

5. [File] > [Save] をクリックし、プルダウン（/home/student_xx_xxxxx）からパスを選択します。

6. ファイルに「payload.json」という名前を付けて [Save] をクリックします。

参考までに、ここで入力した内容は、以下の画像の Base64 文字列です。

7. 次に、以下の環境変数を設定します。先ほど取得した AutoML Proxy の URL をコピーしてください。

AUTOML_PROXY=<automl-proxy url> INPUT_DATA_FILE=payload.json

8. 次のように AutoML Proxy のエンドポイントに対して API リクエストを実行し、ホストされているモデルから予測をリクエストします。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" $AUTOML_PROXY/v1 -d "@${INPUT_DATA_FILE}"

予測の実行が成功している場合、出力は以下のようになるはずです。

{"predictions":[{"confidences":[0.951557755],"displayNames":["bumper"],"ids":["1960986684719890432"]}],"deployedModelId":"4271461936421404672","model":"projects/1030115194620/locations/"{{{project_0.default_region | REGION}}}"/models/2143634257791156224","modelDisplayName":"damaged_car_parts_vertex","modelVersionId":"1"}

このモデルの場合、予測結果はかなり自明です。displayNames フィールドは、高い信頼度のしきい値で bumper を正しく予測できるはずです。また、作成した JSON ファイルの Base64 でエンコードされた画像の値を変更できます。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 予測リクエストを作成する

9. 下の各画像で右クリックし、[名前を付けて画像を保存] を選択します。

10. 画面の指示に従い、各画像に一意の名前を付けて保存します（ヒント: アップロードするときにわかりやすいよう、「Image1」や「Image2」のようなシンプルな名前を割り当てます）。

11. Base64 Image Encoder を開き、指示のとおりに画像をアップロードして、Base64 文字列にエンコードします。

12. JSON ペイロード ファイルの content フィールドで、Base64 エンコードされた文字列値を置き換えて予測を再実行します。他の画像についても同様に繰り返します。

モデルの予測結果はどうでしたか。3 つの画像すべてを正しく予測できましたか。それぞれ、次のような出力になるはずです。

{"predictions":[{"ids":["5419751198540431360"],"confidences":[0.985487759],"displayNames":["engine_compartment"]}],"deployedModelId":"4271461936421404672","model":"projects/1030115194620/locations/"{{{project_0.default_region | REGION}}}"/models/2143634257791156224","modelDisplayName":"damaged_car_parts_vertex","modelVersionId":"1"} {"predictions":[{"displayNames":["hood"],"ids":["3113908189326737408"],"confidences":[0.962432086]}],"deployedModelId":"4271461936421404672","model":"projects/1030115194620/locations/"{{{project_0.default_region | REGION}}}"/models/2143634257791156224","modelDisplayName":"damaged_car_parts_vertex","modelVersionId":"1"}

お疲れさまでした

このラボでは、独自のカスタム ML モデルをトレーニングし、API リクエストを介して、ホストされたモデルで予測を生成する方法を学びました。トレーニング画像を Cloud Storage にアップロードし、CSV ファイルを使用して Vertex AI がそれらの画像を見つけられるようにしました。ラベル付けされた画像に不一致がないか調べ、最後にトレーニング済みのモデルを評価しました。これで、独自の画像データセットでモデルをトレーニングするのに必要な知識をすべて習得できました。

次のステップと詳細情報

• Vertex AI の詳細については、Vertex AI のドキュメントをご覧ください。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2024 年 1 月 17 日

ラボの最終テスト日: 2024 年 1 月 17 日

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