概要

このラボでは、画像データの分類モデルをトレーニングして Vertex AI にデプロイすることにより、説明（特徴アトリビューション）付きの予測を可能にする方法を紹介します。

学習目標

1. Vertex AI でカスタム画像分類モデルを構築し、トレーニングする。
2. モデルをエンドポイントにデプロイする。
3. 説明を伴う予測を提供する。
4. 統合勾配からの特徴アトリビューションを可視化する。

タスク 0. 設定と要件

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。

1. Qwiklabs にシークレット ウィンドウでログインします。

2. 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。

3. 準備ができたら、[ラボを開始] をクリックします。

4. 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。

5. [Google Console を開く] をクリックします。

6. [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。

7. 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。

Notebooks API を有効にする

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[API とサービス] > [ライブラリ] をクリックします。

2. 検索ボックスに「Notebooks API」と入力して Enter キーを押します。

3. 検索結果に表示される「Notebooks API」をクリックします。この API が有効になっていない場合は [有効にする] をクリックします。

Vertex AI API を有効にする

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. [すべての推奨 API を有効化] をクリックします。

[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。 Notebooks API と Vertex AI API を有効にする

タスク 1. Vertex AI Workbench インスタンスを開く

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニューで、[Vertex AI] > [ワークベンチ] をクリックします。

2. インスタンスのページで [新規作成] をクリックします。

3. デフォルトのゾーンとリージョン（ ）を使用してください。残りの設定はすべてそのままにして [作成] をクリックします。新しい VM が起動するまでに 2～3 分かかります。

4. [JUPYTERLAB を開く] をクリックします。 JupyterLab ウィンドウが新しいタブで開きます。

[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。 Vertex AI Workbench インスタンスを作成する

タスク 2. Vertex AI Workbench インスタンス内でコース リポジトリのクローンを作成する

ノートブックのクローンを JupyterLab インスタンス内に作成するには:

1. JupyterLab で、新しいターミナル ウィンドウを開きます。

2. コマンドライン プロンプトで、次のコマンドを実行します。

3. リポジトリのクローンが作成されたことは、asl-ml-immersion ディレクトリをダブルクリックし、リポジトリのコンテンツが表示されることで確認できます。このディレクトリには、本コースのすべての Jupyter ノートブック ラボで使用するファイルが含まれています。

[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。 Vertex AI Platform Notebooks インスタンス内でコース リポジトリのクローンを作成する

タスク 3. Vertex AI で TensorFlow モデルに説明可能性を付加する

1. Notebooks インターフェースで、[asl-ml-immersion] > [notebooks] > [responsible_ai] > [explainable_ai] > [solutions] に移動し、[xai_image_vertex.ipynb] を開きます。

2. Notebooks インターフェースで、[Edit] > [Clear All Outputs] をクリックします。

3. Notebooks の手順をよく読み、Notebooks を実行します。

ヒント: 現在のセルを実行するには、セルをクリックして Shift+Enter キーを押します。その他のセルコマンドは Notebooks UI の [Run] の下にあります。

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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