このプロダクトは、次世代の AI Platform である Vertex AI でご利用いただけます。リソースを Vertex AI Vizier に移行することで、AI Platform では利用できない新しい機械学習機能を取得できます。

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AI Platform Vizier に対して API リクエストを実行する

このページでは、curl を使用して AI Platform Vizier に対して API リクエストを実行する方法について説明します。

始める前に

AI Platform Vizier の仕組みについては、AI Platform Vizier の概要をご覧ください。

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Cloud 請求先アカウントへのログイン

次のコマンドを使用して、Google Cloud アカウントにログインします。

gcloud auth application-default login
gcloud auth login

定数の定義

次のコマンドを実行します。USERNAME と PROJECT_ID は、ユーザー名とプロジェクト ID の情報に置き換えます。独自のスタディ名とクライアント ID を作成するか、推奨値を使用します。

export USER=USERNAME
export PROJECT_ID=PROJECT_ID{"</var>"}}
export REGION=us-central1

export STUDY_NAME=${USER}_vizier_study_$(date +%Y%m%d%H%M%S)
export CLIENT_ID=${USER}_client_1
export ENDPOINT=https://$REGION-ml.googleapis.com/v1

API リクエストの作成

ここでは curl を使用して、AI Platform Vizier にコマンドライン API リクエストを発行する方法を説明します。

スタディの作成

スタディは、ハイパーパラメータまたはパラメータを最適化するための一連のテストまたはトライアルです。

スタディを作成するには、JSON 形式でスタディ構成を作成し、構成を AI Platform Vizier に渡す POST リクエストを送信します。

スタディ構成は次のようになります。アルゴリズムオプション、目標タイプ、その他のオプションの詳細については、AI Platform Training と Prediction API のドキュメントをご覧ください。

次の例では、x が [-10. 10] の範囲内で y = x^2 を最大化することが目標です。この例では、パラメータが 1 つのみで、簡単な計算関数を使用した AI Platform Vizier の使用方法が示されています。

AI Platform Vizier を使用して複雑な最適化問題に対処する方法と、複数の関数を一度に最適化する方法をご確認ください。

cat > /tmp/create_study.json <<EOF
{
  "studyConfig": {
    "algorithm": 0,
    "metrics": [
      {
        "goal": "MAXIMIZE",
        "metric": "y"
      }
    ],
    "parameters": [
      {
        "doubleValueSpec": {
          "maxValue": 10.0,
          "minValue": -10.0
        },
        "parameter": "x",
        "type": "DOUBLE"
      }
    ]
  }
}
EOF

スタディ構成を使用して学習を作成するには、次の POST リクエストを送信します。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/create_study.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies?study_id=${STUDY_NAME}"

スタディの取得

スタディを取得するには、次のリクエストを送信します。

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}"

スタディの一覧表示

特定のプロジェクトとリージョンのスタディを一覧表示するには、次のリクエストを送信します。

curl -H "Content-Type: application/json"  \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/"

提案されたトライアルの取得

AI Platform Vizier からトライアルの提案を取得するには、suggestionCount とクライアント ID を含む JSON ファイルを作成します。次に、この情報を AI Platform Vizier に渡す POST リクエストを送信します。

次のコマンドを使用して JSON ファイルを作成します。suggestionCount を、各リクエストから取得する必要がある提案数に変更します。

cat > /tmp/suggest_trial.json <<EOF
{
  "suggestionCount": 1,
  "clientId": "${CLIENT_ID}"
}
EOF

提案を取得するには、次の POST リクエストを送信してください。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/suggest_trial.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials:suggest"

suggestTrial は、トライアルの生成で動作する長時間実行オペレーションを開始します。レスポンスから、AI Platform Vizier がトライアルの提案に取り掛かっていることがわかります。このレスポンスは次の形式になります。

{
  "name": "projects/<project>/locations/<region>/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.ml.v1.SuggestTrialsMetadata",
    "study": <study-name>,
    "createTime": <create-time>,
    "suggestionCount": <suggestion-count>
  }
}

前のレスポンスのオペレーション ID を使用して、提案オペレーションをポーリングし、トライアルの提案を取得できます。次のコマンドを使用します。

SUGGEST_OPERATION_ID=OPERATION_ID

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/operations/${SUGGEST_OPERATION_ID}"

応答がない場合、suggestTrial リクエストが完了していない可能性があります。必要に応じて、上記のコマンドを繰り返します。

レスポンスには、トライアルの提案が次の形式で表示されます。

{
  "name": "projects/<project>/locations/<region>/operations/<operation-id>",
  "metadata": {...},
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.ml.v1.SuggestTrialsResponse",
    "trials": [
      {
        "name": "projects/<project>/locations/<region>/studies/<study-id>/trials/TRIAL_ID",
        "state": "ACTIVE",
        "parameters": [
          {
            "parameter": "x",
            "floatValue": 0.1
          }
        ],
        ...
      }
    ],
    ...
  }
}

上記の例のトライアルは、パラメータ x に値 0.1 を使用することを提案しています。

次のコマンドで前のレスポンスのトライアル ID を使用して、トライアルを取得できます。

TRIAL_ID=TRIAL_ID

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}"

結果の評価

トライアルの提案を受け取ったら、各トライアルを評価し、各結果を測定値として記録します。

たとえば、最適化しようとしている関数が y = x^2 の場合は、トライアルの推奨値 x を使用して関数を評価します。推奨値の 0.1 が使用され、関数の評価は y = 0.1 * 0.1 となり、結果は 0.01 になります。

測定値の追加

トライアルの提案を評価して測定値を取得したら、この測定値をトライアルに追加します。まず、測定した指標と結果を含む JSON ファイルを作成します。次に、この情報を AI Platform Vizier に渡す POST リクエストを送信します。

次のコマンドを使用して、測定値を保存し、JSON ファイルを作成します。この例では、RESULT を測定値に置き換えます。最適化する関数が y = x^2 で、x の推奨値が 0.1 の場合、結果は 0.01 になります。

METRIC_VALUE=RESULT

cat > /tmp/add_measurement.json <<EOF
{
  "measurement": {
    "stepCount": 1,
    "metrics": [
      {
        "metric": "y",
        "value": ${METRIC_VALUE}
      }
    ]
  }
}
EOF

この測定値をトライアルに追加するには、次の POST リクエストを送信してください。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/add_measurement.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:addMeasurement"

トライアルの完了

トライアルの測定値をすべて追加したら、次のコマンドを使用してトライアルを完了します。必要に応じて、completeTrial の呼び出し時に最終的な測定値を追加できます。

最終的な測定なし

最終的な測定値を追加せずにトライアルを完了するには、次の POST リクエストを送信します。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d "" \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:complete"

最終的な測定あり

トライアルの完了時に最終的な測定値を含めるには、まず最終測定を保存し、次のコマンドを使用して JSON ファイルを作成します。RESULT は、最終的な測定値に置き換えます。

FINAL_METRIC_VALUE=RESULT

cat > /tmp/complete_trial.json <<EOF
{
  "finalMeasurement": {
    "stepCount": 1,
    "metrics": [
      {
        "metric": "y",
        "value": ${FINAL_METRIC_VALUE}
      }
    ]
  }
}
EOF

次の POST リクエストを送信します。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/complete_trial.json \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/${TRIAL_ID}:complete"

トライアルの一覧表示

特定のスタディのトライアルを一覧表示するには、次のリクエストを送信します。

curl -H "Content-Type: application/json"   \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`"   \
  "${ENDPOINT}/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/studies/${STUDY_NAME}/trials/"

保留中のトライアルをすべて完了したら、suggestTrial を呼び出してトライアルの提案をさらに取得し、評価プロセスを繰り返すことができるようになります。

次のステップ

API の使用例については、以下をご覧ください。