AutoML 動画分類モデルのトレーニング
概要
このラボでは、動画データセットの作成、動画のインポート、AutoML 動画分類モデルのトレーニング、バッチ予測を行うモデルのデプロイを行います。
学習目標
- 動画データセットを作成して動画をインポートする
- AutoML 動画分類モデルをトレーニングする
- バッチ予測を行うモデルをデプロイする
Vertex AI の概要
このラボでは、Google Cloud で利用できる最新の AI プロダクトを使用します。Vertex AI は Google Cloud 全体の ML サービスを統合してシームレスな開発エクスペリエンスを提供します。以前は、AutoML でトレーニングしたモデルやカスタムモデルには、個別のサービスを介してアクセスする必要がありました。Vertex AI は、これらの個別のサービスを他の新しいプロダクトとともに 1 つの API へと結合します。既存のプロジェクトを Vertex AI に移行することもできます。ご意見やご質問がありましたら、Google Cloud の Vertex AI サポートページからお寄せください。
Vertex AI には、エンドツーエンドの ML ワークフローをサポートするさまざまなプロダクトが含まれています。このラボでは、以下でハイライト表示されたプロダクト（トレーニング、ハイパーパラメータ調整、Notebooks）を取り上げます。
設定
各ラボでは、新しい Google Cloud プロジェクトとリソースセットを一定時間無料で利用できます。
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Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。
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ラボのアクセス時間（例:
1:15:00）に注意し、時間内に完了できるようにしてください。
一時停止機能はありません。必要な場合はやり直せますが、最初からになります。 -
準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。
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ラボの認証情報（ユーザー名とパスワード）をメモしておきます。この情報は、Google Cloud Console にログインする際に使用します。
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[Google Console を開く] をクリックします。
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[別のアカウントを使用] をクリックし、このラボの認証情報をコピーしてプロンプトに貼り付けます。
他の認証情報を使用すると、エラーが発生したり、料金の請求が発生したりします。 -
利用規約に同意し、再設定用のリソースページをスキップします。
タスク 1. 環境の設定
API を有効にする
- 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。
- [すべての推奨 API を有効化] をクリックします。
タスク 2. 動画データセットを作成して動画をインポートする
このタスクでは、動画データセットを作成します。データセットを作成したら、Cloud Storage バケットにコピーした動画を参照する CSV を使用して、動画をデータセットにインポートします。
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[Vertex AI] ページで、[データセットの作成] をクリックします。
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データセットの名前を入力します。
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[データタイプと目標の選択] で、次の操作を行います。
a. データタイプに [動画] を選択します。
b. 目標に [動画分類] を選択します。
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[リージョン] で、[us-central1] を選択します。
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[作成] をクリックします。
データのインポート ウィンドウが表示されます。 -
[インポート方法を選択] で、[インポート ファイルを Cloud Storage から選択] を選択します。
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[インポート ファイルのパス] に、次のテキストをコピーして貼り付けます。
cloud-training/mlongcp/v3.0_MLonGC/toy_data/hmdb_split1_5classes_all_toy.csv -
[データ分割] で、[デフォルト] を選択します。
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[続行] をクリックして、動画のインポートを開始します。
インポートには数分かかります。完了すると [参照] タブが開き、新しくインポートされたデータが表示されます。
タスク 3. AutoML 動画分類モデルのトレーニング
データセットを作成してデータをインポートしたら、Cloud コンソールを使用してトレーニング動画を確認し、モデルのトレーニングを開始します。
AutoML モデルのトレーニングを開始する
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右側のペインで [新しいモデルをトレーニング] をクリックします。
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[トレーニング方法] で、[AutoML] を選択します。
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[続行] をクリックします。
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[モデルの詳細] の [モデル名] にモデルの名前を入力します。
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[トレーニングを開始] をクリックします。
右側のペインの [トレーニング ジョブとモデル] セクションにトレーニング ジョブが表示されます。
現在のトレーニングのステータスを確認するには、右側のペインで該当するトレーニング ジョブをクリックします。モデルのトレーニング ページが表示されます。
評価結果を確認する
トレーニングが完了したら、モデルを選択してモデルの評価結果を確認します。[評価] タブが開きます。このタブで、モデルのパフォーマンス指標を確認できます。
タスク 4. バッチ予測を行うモデルをデプロイする
バッチ予測を作成する
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[バッチ予測] タブで、[バッチ予測を作成] をクリックします。
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バッチ予測の名前を指定します。
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[転送元のパス] を automl-video-demo-data/hmdb_split1_predict.jsonl とします。
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バケットの [宛先のパス] で、[参照] をクリックします。
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[新しいバケットを作成] をクリックして「Project_ID」と入力します。
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[作成] をクリックします。
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[新しいフォルダを作成] をクリックして「predict_results」と入力します。
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[作成] をクリックして宛先のパスを選択します。
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[作成] をクリックします。
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使用するバケット名を確認するには、[Cloud Storage] まで移動します。結果は、predict_results フォルダに追加されます。
結果を表示する
ジョブが完了すると、[バッチ予測] タブに予測が表示されます。
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[バッチ予測] ビューで該当する予測をクリックします。
バッチ予測ジョブの詳細が表示されます。
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[エクスポート ロケーション] リンクをクリックして、ストレージ バケットで結果を表示します。
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UI で結果を確認するには、[結果を表示] をクリックします。
動画が表示されます。ページの上部にあるプルダウン メニューから、別の動画を選択して結果を確認できます。
結果を確認する
動画アノテーションの結果では、次の 3 種類の情報が提供されます。
- 動画のラベル: この情報は、結果ページの動画の下の [セグメント] タブにあります。
- 動画内のショットのラベル: この情報は、結果ページの動画の下の [ショット] タブにあります。
- 動画内の 1 秒間隔ごとのラベル: この情報は、結果ページの動画の下の [間隔] タブにあります。
予測が失敗した場合は、[最近の予測] リスト上の結果に赤色のアイコンが表示されます。
予測をリクエストした動画のうち 1 つだけが失敗した場合は、[最近の予測] リスト上の結果に緑色のアイコンが表示されます。予測の結果ページでは、Vertex AI でアノテーション付けされた動画の結果を確認できます。
ラボを終了する
ラボでの学習が完了したら、[ラボを終了] をクリックします。ラボで使用したリソースが Qwiklabs から削除され、アカウントの情報も消去されます。
ラボの評価を求めるダイアログが表示されたら、星の数を選択してコメントを入力し、[送信] をクリックします。
星の数は、それぞれ次の評価を表します。
- 星 1 つ = 非常に不満
- 星 2 つ = 不満
- 星 3 つ = どちらともいえない
- 星 4 つ = 満足
- 星 5 つ = 非常に満足
フィードバックを送信しない場合は、ダイアログ ボックスを閉じてください。
フィードバック、ご提案、修正が必要な箇所については、[サポート] タブからお知らせください。
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