この古いバージョンの AI Platform Prediction は非推奨になりました。2025 年 1 月 31 日を過ぎると Google Cloud で使用できなくなります。2025 年 1 月 31 日以降、すべてのモデル、関連するメタデータ、デプロイが削除されます。リソースを Vertex AI に移行することで、AI Platform にはない新しい機械学習機能を利用できます。

scikit-learn パイプラインによる予測

このチュートリアルでは、Iris データセットを使用して、花の種を予測する簡単なモデルをトレーニングします。モデルをローカルでトレーニングして保存したら、AI Platform Prediction にデプロイしてクエリでオンライン予測を取得します。

AI Platform Prediction では scikit-learn パイプラインをデプロイして実行できます。scikit-learn の Pipeline モジュールを使用すると、estimator でトレーニングを行う前に複数のデータ変換を適用できます。これにより、データ処理の複数のステップがカプセル化され、各ステップで同じトレーニングデータが使用されるようになります。

概要

この入門チュートリアルでは、次のことを行います。

scikit-learn パイプラインを使用して、Iris データセットでモデルをトレーニングする。
モデルをローカルに保存する。
保存したモデルを Cloud Storage にアップロードする。
AI Platform Prediction モデルリソースとモデルバージョンを作成する。
2 つのデータインスタンスのオンライン予測を取得する。

始める前に

次の手順に従って GCP アカウントを設定し、AI Platform Prediction API を有効にします。さらに、Cloud SDK をインストールして有効にします。

GCP プロジェクトの設定

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Go to project selector

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the AI Platform Training & Prediction and Compute Engine APIs.

Enable the APIs

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

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To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

環境を設定する

以下のいずれかのオプションを選択して、macOS のローカル環境または Cloud Shell のリモート環境を設定します。

macOS の場合、以下の [MACOS] タブで環境を設定することをおすすめします。[CLOUD SHELL] タブに表示される Cloud Shell は、macOS、Linux、Windows で使用できます。Cloud Shell は、AI Platform Prediction の機能を試すような場合には便利ですが、継続的な開発作業には適していません。

macOS

Python のインストールを確認する
Python がインストールされていることを確認します。されていない場合はインストールします。
```
python -V
```
pip のインストールを確認する
pip は、Python のパッケージマネージャーであり、Python の現在のバージョンに含まれています。pip --version コマンドを実行して、pip がすでにインストールされているかどうかを確認します。インストールされていない場合は、pip のインストール方法をご覧ください。

次のコマンドを使用すると、pip をアップグレードできます。
```
pip install -U pip
```
詳細については、pip のドキュメントをご覧ください。
virtualenv をインストールする
virtualenv は隔離された Python 環境を作成するツールです。次のコマンドを実行して、virtualenv がすでにインストールされているかどうかを確認します。virtualenv --version。インストールされていない場合は、virtualenv をインストールします。
```
pip install --user --upgrade virtualenv
```
このガイド用に隔離された開発環境を作成するために、virtualenv で新しい仮想環境を作成します。たとえば、次のコマンドは、aip-env という名前の環境をアクティブにします。
```
virtualenv aip-env
source aip-env/bin/activate
```
このチュートリアルでは、仮想環境内で残りのコマンドを実行します。
virtualenv の使用方法の詳細をご覧ください。virtualenv を終了するには、deactivate を実行します。

Cloud Shell

Google Cloud Console を開きます。

Google Cloud Console
Console ウィンドウの上部にある「Cloud Shell をアクティブにする」ボタンをクリックします。

コンソールの下部の新しいフレーム内で Cloud Shell セッションが開き、コマンドラインプロンプトが表示されます。シェルセッションが初期化されるまで、数秒かかる場合があります。

Cloud Shell セッションが使用できる状態になります。
選択したプロジェクトを使用するように gcloud コマンドラインツールを構成します。
```
gcloud config set project [selected-project-id]
```
ここで、[selected-project-id] はプロジェクト ID ですID を囲んでいる角かっこは不要です。

フレームワークをインストールする

macOS

仮想環境内で、次のコマンドを実行して、AI Platform Prediction ランタイムバージョン 2.11 で使用する scikit-learn と pandas のバージョンをインストールします。

(aip-env)$ pip install scikit-learn==1.0.2 pandas==1.3.5

上述のコマンドでバージョン番号を指定して、仮想環境内の依存関係とランタイムバージョン内の依存関係を一致させます。これにより、AI Platform Prediction でコードを実行中に予期せぬ動作が起こらないようにします。

インストールオプションやトラブルシューティング情報などの詳細については、各フレームワークのインストール手順をご覧ください。

Cloud Shell

次のコマンドを実行して、scikit-learn、pandas をインストールします。

pip install --user scikit-learn pandas

インストールオプションやトラブルシューティング情報などの詳細については、各フレームワークのインストール手順をご覧ください。

モデルをトレーニングしてエクスポートする

別の scikit-learn estimator をエクスポートする場合と同様に、scikit-learn に含まれている joblib のバージョンまたは pickle を使用して Pipeline オブジェクトをエクスポートできます。次の例では、RandomForestClassifier を使用して Iris データセットでモデルをトレーニングするパイプラインを設定します。

joblib

注: AI Platform Prediction と互換性のある joblib モデルアーティファクトをエクスポートするには、スタンドアロンバージョンではなく、scikit-learn で配布されている joblib のバージョンを使用する必要があります。Python でこのライブラリをインポートするには、ステートメント from sklearn.externals import joblib を使用します。

パイプラインを設定してモデルをトレーニングし、joblib を使用して Pipeline オブジェクトをエクスポートします。

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline

from sklearn.externals import joblib

# Load the Iris dataset
iris = datasets.load_iris()

# Set up a pipeline with a feature selection preprocessor that
# selects the top 2 features to use.
# The pipeline then uses a RandomForestClassifier to train the model.

pipeline = Pipeline([
      ('feature_selection', SelectKBest(chi2, k=2)),
      ('classification', RandomForestClassifier())
    ])

pipeline.fit(iris.data, iris.target)

# Export the classifier to a file
joblib.dump(pipeline, 'model.joblib')

pickle

パイプラインを設定してモデルをトレーニングし、pickle を使用して Pipeline オブジェクトをエクスポートします。

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.pipeline import Pipeline

import pickle

# Load the Iris dataset
iris = datasets.load_iris()

# Set up a pipeline with a feature selection preprocessor that
# selects the top 2 features to use.
# The pipeline then uses a RandomForestClassifier to train the model.

pipeline = Pipeline([
      ('feature_selection', SelectKBest(chi2, k=2)),
      ('classification', RandomForestClassifier())
    ])

pipeline.fit(iris.data, iris.target)

# Export the classifier to a file
with open('model.pkl', 'wb') as model_file:
  pickle.dump(pipeline, model_file)

モデルファイルの命名規則

Cloud Storage にアップロードする保存済みモデルファイルの名前は、使用したライブラリに応じて、model.pkl か model.joblib のいずれかにする必要があります。この制限により、AI Platform Prediction はエクスポート時と同じパターンを使用して、インポート時にモデルを再構築できます。

モデルのエクスポートに使用するライブラリ	正しいモデル名
`pickle`	`model.pkl`
`sklearn.externals.joblib`	`model.joblib`

モデルを今後繰り返し利用する場合は、それぞれの新しいモデルに専用のディレクトリが存在するよう Cloud Storage バケットを整理してください。

モデルを Cloud Storage に保存する

このチュートリアルでは、AI Platform Prediction に使用しているのと同じプロジェクトで専用の Cloud Storage バケットを使用する方法が最も簡単です。

別のプロジェクトのバケットを使用している場合は、AI Platform Prediction サービスアカウントで Cloud Storage のモデルにアクセスできるようにする必要があります。適切な権限がないと、AI Platform Prediction モデルバージョンの作成リクエストが失敗します。詳しくは、ストレージの権限の付与をご覧ください。

Cloud Storage バケットを設定する

このセクションでは、新しいバケットを作成する方法を説明します。既存のバケットを使用することもできますが、AI Platform ジョブを実行する予定のリージョンと同じリージョンにある必要があります。また、AI Platform Prediction を実行するプロジェクトに含まれていない場合は、明示的に AI Platform Prediction サービスアカウントへのアクセスを許可する必要があります。

新しいバケットに名前を指定します。名前は Cloud Storage のすべてのバケット全体で重複しないようにする必要があります。
```
BUCKET_NAME="YOUR_BUCKET_NAME"
```
たとえば、プロジェクト名に -aiplatform を追加したものを使います。
```
PROJECT_ID=$(gcloud config list project --format "value(core.project)")
BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-aiplatform
```
作成したバケット名を確認します。
```
echo $BUCKET_NAME
```
バケットのリージョンを選択して、REGION 環境変数を設定します。

AI Platform Prediction ジョブを実行する予定のリージョンと同じリージョンを使用してください。詳しくは、AI Platform Prediction サービスの利用可能なリージョンをご覧ください。

たとえば、次のコードは REGION を作成し、us-central1 に設定します。
```
REGION=us-central1
```

新しいバケットを作成します。

gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME --location=$REGION

エクスポートしたモデルファイルを Cloud Storage にアップロードする

次のコマンドを実行して、保存したパイプラインファイルを Cloud Storage のバケットにアップロードします。

gcloud storage cp ./model.joblib gs://$BUCKET_NAME/model.joblib

複数のモデルファイルに同じ Cloud Storage バケットを使用できます。それぞれのモデルファイルは、バケット内の独自のディレクトリに配置する必要があります。

予測入力の形式

gcloud

1 行に 1 つの入力インスタンスを記述して input.json ファイルを作成します。

[6.8,  2.8,  4.8,  1.4]
[6.0,  3.4,  4.5,  1.6]

入力インスタンスの形式は、モデルの想定と一致させる必要があります。この例では、Iris モデルに 4 つの特徴が必要なため、入力は形状の行列（num_instances, 4）でなければなりません。

REST API

それぞれの入力インスタンスを別々の行に記述し、浮動小数点の単純なリストとして input.json ファイルを作成します。

{
  "instances": [

    [6.8,  2.8,  4.8,  1.4],
    [6.0,  3.4,  4.5,  1.6]

  ]
}

詳細については、オンライン予測の入力形式をご覧ください。

ローカル予測を使用したモデルのテスト

モデルを AI Platform Prediction にデプロイする前に、gcloud ai-platform local predict コマンドを使用してモデルがどのように予測に対応するかをテストできます。このコマンドは、ローカル環境の依存関係を使用して予測を実行し、結果を gcloud ai-platform predict オンライン予測を実行するときに使用されます。予測をローカルでテストすると、オンライン予測で費用が発生する前にエラーを見つけることができます。

--model-dir 引数で、エクスポートした機械学習モデルが含まれた、ローカルマシン上あるいは Cloud Storage 内のディレクトリを指定します。--framework 引数には、tensorflow、scikit-learn、または xgboost を指定します。gcloud ai-platform local predict コマンドをカスタム予測ルーチンで使用することはできません。

次の例は、ローカル予測を実行する方法を示しています。

gcloud ai-platform local predict --model-dir LOCAL_OR_CLOUD_STORAGE_PATH_TO_MODEL_DIRECTORY/ \
  --json-instances LOCAL_PATH_TO_PREDICTION_INPUT.JSON \
  --framework NAME_OF_FRAMEWORK

モデルとバージョンをデプロイする

AI Platform Prediction は、モデルリソースとバージョンリソースを使用してトレーニング済みモデルを整理します。AI Platform Prediction モデルは、機械学習モデルの複数のバージョンを格納するコンテナに相当します。

モデルをデプロイするには、AI Platform Prediction でモデルリソースを作成し、そのモデルのバージョンを作成して Cloud Storage に格納されたモデルファイルにリンクします。

モデルリソースの作成

AI Platform Prediction はモデルリソースを使用して、さまざまなバージョンのモデルを整理します。

この段階で、このモデルに属するモデルバージョンがリージョンエンドポイントとグローバルエンドポイントのどちらを使用するかを決める必要があります。ほとんどの場合、リージョンエンドポイントを選択します。以前の（MLS1）マシンタイプでのみ使用できる機能が必要な場合は、グローバルエンドポイントを使用します。

また、このモデルに属するモデルバージョンで予測を行う際に、そのモデルバージョンでログをエクスポートするかどうかもこの段階で決める必要があります。次の例では、ロギングを有効にしていません。ロギングを有効にする方法については、こちらをご覧ください。

コンソール

Google Cloud コンソールで、AI Platform Prediction の [モデル] ページを開きます。

[モデル] ページに移動
[モデル] ページの上部にある [新しいモデル] ボタンをクリックします。[モデルの作成] ページが表示されます。
一意のモデル名を、[モデル名] フィールドに入力します。
[リージョンエンドポイントを使用する] チェックボックスがオンの場合、AI Platform Prediction はリージョンエンドポイントを使用します。代わりにグローバルエンドポイントを使用するには、[リージョンエンドポイントを使用する] チェックボックスをオフにします。
[リージョン] プルダウンリストで、予測ノードのロケーションを選択します。使用可能なリージョンは、リージョンエンドポイントとグローバルエンドポイントのどちらを使用するかによって異なります。
[作成] をクリックします。
[モデル] ページに戻り、新しいモデルがリストに表示されていることを確認してください。

gcloud

リージョンエンドポイント

次のコマンドを実行します。

gcloud ai-platform models create MODEL_NAME \
  --region=REGION

以下のように置き換えます。

MODEL_NAME: モデルに付ける名前。
REGION: 予測ノードを実行するリージョンエンドポイントのリージョン。Compute Engine（N1）マシンタイプをサポートしているリージョンである必要があります。

--region フラグを指定しない場合、gcloud CLI のプロンプトが表示され、リージョンエンドポイントを選択するか、グローバルエンドポイントで us-central を使用するように指示されます。

また、特定のリージョンに ai_platform/region プロパティを設定すると、--region フラグを指定していない場合であっても、gcloud CLI で常に AI Platform Prediction 対応のリージョンエンドポイントが使用されるようになります（この構成は、gcloud ai-platform operations コマンドグループのコマンドには適用されません）。

グローバルエンドポイント

次のコマンドを実行します。

gcloud ai-platform models create MODEL_NAME \
  --regions=REGION

以下のように置き換えます。

MODEL_NAME: モデルに付ける名前。
REGION: 予測ノードを実行するグローバルエンドポイントのリージョン。以前の（MLS1）マシンタイプをサポートしているリージョンである必要があります。

--regions フラグを指定しない場合、gcloud CLI のプロンプトが表示され、リージョンエンドポイントを選択するか、グローバルエンドポイントで us-central1 を使用するように指示されます。

REST API

リージョンエンドポイント

リクエスト本文にモデルオブジェクトを配置して、リクエストの形式を整えます。少なくとも、次のサンプルの MODEL_NAME を置き換えてモデルの名前を指定します。
```
{
  "name": "MODEL_NAME"
}
```
PROJECT_ID を Google Cloud プロジェクト ID に置き換えた次の URL に対して REST API 呼び出しを実行します。
```
POST https://REGION-ml.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/models/
```
以下のように置き換えます。
- REGION: モデルをデプロイするリージョンエンドポイントのリージョン。Compute Engine（N1）マシンタイプをサポートしているリージョンである必要があります。
- PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID
たとえば、curl コマンドを使用して次のリクエストを行えます。このコマンドでは、インストールされている Google Cloud CLI に関連付けられた認証情報を使用してリクエストを承認します。
```
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "MODEL_NAME"}' \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "https://REGION-ml.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/models"
```
API により、次のようなレスポンスが返されます。
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/models/MODEL_NAME",
  "regions": [
    "REGION"
  ]
}
```

グローバルエンドポイント

リクエスト本文にモデルオブジェクトを配置して、リクエストの形式を整えます。少なくとも、次のサンプルの MODEL_NAME を置き換えてモデルの名前を指定し、REGION を従来の（MLS1）マシンタイムをサポートするリージョンに置き換えてリージョンを指定します。
```
{
  "name": "MODEL_NAME",
  "regions": ["REGION"]
}
```
PROJECT_ID を Google Cloud プロジェクト ID に置き換えた次の URL に対して REST API 呼び出しを実行します。
```
POST https://ml.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/models/
```
たとえば、curl コマンドを使用して次のリクエストを行えます。このコマンドでは、インストールされている Google Cloud CLI に関連付けられた認証情報を使用してリクエストを承認します。
```
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "MODEL_NAME", "regions": ["REGION"]}' \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "https://ml.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/models"
```
API により、次のようなレスポンスが返されます。
```
{
  "name": "projects/PROJECT_ID/models/MODEL_NAME",
  "regions": [
    "REGION"
  ]
}
```

詳細については、AI Platform Prediction モデル API をご覧ください。

モデルバージョンの作成

これで、Cloud Storage にアップロードされたトレーニング済みのモデルでモデルバージョンを作成する準備が整いました。バージョンを作成するときに、いくつかのパラメータを指定できます。一般的なパラメータを次に示します。一部は必須のパラメータです。

name: AI Platform Prediction モデル内で一意にする必要があります。
deploymentUri: Cloud Storage のモデルディレクトリのパス。
- TensorFlow モデルをデプロイしている場合、これは SavedModel ディレクトリです。
- scikit-learn または XGBoost モデルをデプロイしている場合は、model.joblib ファイル、model.pkl ファイル、または model.bst ファイルが格納されているディレクトリです。
- カスタム予測ルーチンをデプロイしている場合、これはすべてのモデルアーティファクトが格納されたディレクトリです。このディレクトリの合計サイズは 500 MB 以下にする必要があります。
framework: TENSORFLOW、SCIKIT_LEARN、または XGBOOST。
runtimeVersion: モデルに必要な依存関係に基づくランタイムバージョン。scikit-learn モデルまたは XGBoost モデルをデプロイしている場合は 1.4 以上である必要があります。バッチ予測にこのモデルバージョンを使用する場合は、ランタイムバージョン 2.1 以前を使用する必要があります。
pythonVersion: Python 3 を使用してエクスポートされたモデルファイルとの互換性を持たせるには、3.5（ランタイムバージョン 1.4～1.14）または 3.7（ランタイムバージョン 1.15 以降）に設定する必要があります。ランタイムバージョン 1.15 以前で使用する場合は「2.7」に設定することもできます。
machineType（省略可）: AI Platform Prediction が予測を提供するノードに使用する仮想マシンの種類。詳細については、マシンタイプをご覧ください。設定しない場合、デフォルトでリージョンエンドポイントに n1-standard-2、グローバルエンドポイントに mls1-c1-m2 が設定されます。

モデルバージョンで Compute Engine（N1）マシンタイプを使用し、ノードが 2 つ未満の場合は、AI Platform Training と Prediction のサービスレベル契約（SLA）の対象外となります。

つまり、Compute Engine（N1）マシンタイプを使用する場合にモデルバージョンを SLA の対象とするには、manualScaling.nodes または autoScaling.minNodes を 2 以上に設定する必要があります。

また、GPU による自動スケーリングはプレビューで利用できます。そのため、GPU で自動スケーリングを使用するモデルバージョンは、SLA の対象外です。

これらの各パラメータの詳細と、あまり一般的でないその他のパラメータについては、バージョンリソースの API リファレンスをご覧ください。

また、モデルをリージョンエンドポイントで作成した場合は、必ず同じリージョンエンドポイントでバージョンを作成してください。

コンソール

Google Cloud コンソールで、AI Platform Prediction の [モデル] ページを開きます。

[モデル] ページに移動
[モデル] ページで、バージョンの作成に使用するモデルリソースの名前を選択します。[モデルの詳細] ページが表示されます。
[モデルの詳細] ページの上部にある [新しいバージョン] ボタンをクリックします。[バージョンの作成] ページが表示されます。
[名前] フィールドにバージョン名を入力します。必要に応じて、[説明] フィールドにバージョンの説明を入力します。
対応するプルダウンボックスに、モデルのトレーニング方法に関連する次の情報を入力します。
- モデルのトレーニングに使用した Python のバージョンを選択します。
- フレームワークとフレームワークバージョンを選択します。
- ML ランタイムのバージョンを選択します。詳しくは、AI Platform Prediction のランタイムバージョンをご覧ください。
オンライン予測を行うマシンタイプを選択します。
[モデル URI] フィールドに、モデルファイルをアップロードした Cloud Storage バケットの場所を入力します。[参照] ボタンを使用すると、正しいパスを見つけることができます。

モデルファイル自体のパスではなく、ファイルを含むディレクトリへのパスを指定してください。たとえば、gs://your_bucket_name/model-dir/saved_model.pb や gs://your_bucket_name/model-dir/model.pkl ではなく gs://your_bucket_name/model-dir/ を使用します。
オンライン予測デプロイの [スケーリング] オプションを選択します。
- 自動スケーリングを選択すると、オプションの [ノードの最小数] フィールドが表示されます。サービスがスケールダウンしたときにも稼働し続けるノードの最小数を入力できます。
- 手動スケーリングを選択すると、常に稼働し続ける [ノードの数] を入力する必要があります。
マシンタイプごとのスケーリングオプションの違いについては、こちらをご覧ください。

Prediction の料金については、こちらをご覧ください。
モデルバージョンの作成を終了するには、[保存] をクリックします。

gcloud

モデルバイナリが配置されている Cloud Storage ディレクトリへのパス、モデル名、バージョン名、使用するフレームワークを格納する環境変数を設定します。

gcloud CLI を使用してバージョンを作成する場合、フレームワーク名の入力には大文字とアンダースコアを使用することも（例: SCIKIT_LEARN）、小文字とハイフンを使用することも（例: scikit-learn）できます。どちらのオプションを使用しても同じ動作になります。

[VALUES_IN_BRACKETS] は適切な値に置き換えます。
```
MODEL_DIR="gs://your_bucket_name/"
VERSION_NAME="[YOUR-VERSION-NAME]"
MODEL_NAME="[YOUR-MODEL-NAME]"
FRAMEWORK="[YOUR-FRAMEWORK_NAME]"
```
バージョンを作成します。
```
gcloud ai-platform versions create $VERSION_NAME \
  --model=$MODEL_NAME \
  --origin=$MODEL_DIR \
  --runtime-version=2.11 \
  --framework=$FRAMEWORK \
  --python-version=3.7 \
  --region=REGION \
  --machine-type=MACHINE_TYPE
```
以下のように置き換えます。
- REGION: モデルを作成したリージョンエンドポイントのリージョン。グローバルエンドポイントにモデルを作成した場合、--region フラグは省略します。
- MACHINE_TYPE: マシンタイプ。予測ノードで使用できるコンピューティングリソースを指定します。
バージョンの作成には数分かかります。完了すると次の出力が表示されます。
```
Creating version (this might take a few minutes)......done.
```

新しいバージョンに関する情報を取得します。

gcloud ai-platform versions describe $VERSION_NAME \
  --model=$MODEL_NAME

次のような出力が表示されます。

createTime: '2018-02-28T16:30:45Z'
deploymentUri: gs://your_bucket_name
framework: [YOUR-FRAMEWORK-NAME]
machineType: mls1-c1-m2
name: projects/[YOUR-PROJECT-ID]/models/[YOUR-MODEL-NAME]/versions/[YOUR-VERSION-NAME]
pythonVersion: '3.7'
runtimeVersion: '2.11'
state: READY

REST API

リクエスト本文の形式を整え、バージョンオブジェクトを追加します。次の例では、バージョンの name、deploymentUri、runtimeVersion、framework、machineType を指定しています。[VALUES_IN_BRACKETS] は適切な値に置き換えます。
```
{
  "name": "[YOUR-VERSION-NAME]",
  "deploymentUri": "gs://your_bucket_name/",
  "runtimeVersion": "2.11",
  "framework": "[YOUR_FRAMEWORK_NAME]",
  "pythonVersion": "3.7",
  "machineType": "[YOUR_MACHINE_TYPE]"
}
```

[VALUES_IN_BRACKETS] を適切な値に置き換えた次のパスに対して REST API 呼び出しを実行します。

POST https://REGION-ml.googleapis.com/v1/projects/[YOUR-PROJECT-ID]/models/[YOUR-MODEL-NAME]/versions

REGION は、モデルを作成したリージョンエンドポイントのリージョンに置き換えます。グローバルエンドポイントにモデルを作成した場合は、ml.googleapis.com を使用します。

たとえば、curl コマンドを使用して次のリクエストを行えます。

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "[YOUR-VERSION-NAME]", "deploymentUri": "gs://your_bucket_name/", "runtimeVersion": "2.11", "framework": "[YOUR_FRAMEWORK_NAME]", "pythonVersion": "3.7", "machineType": "[YOUR_MACHINE_TYPE]"}' \
  -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
  "https://REGION-ml.googleapis.com/v1/projects/[YOUR-PROJECT-ID]/models/[YOUR-MODEL-NAME]/versions"

バージョンの作成には数分かかります。完了すると、次のような出力が表示されます。

{
  "name": "projects/[YOUR-PROJECT-ID]/operations/create_[YOUR-MODEL-NAME]_[YOUR-VERSION-NAME]-[TIMESTAMP]",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.ml.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-07-07T02:51:50Z",
    "operationType": "CREATE_VERSION",
    "modelName": "projects/[YOUR-PROJECT-ID]/models/[YOUR-MODEL-NAME]",
    "version": {
      "name": "projects/[YOUR-PROJECT-ID]/models/[YOUR-MODEL-NAME]/versions/[YOUR-VERSION-NAME]",
      "deploymentUri": "gs://your_bucket_name",
      "createTime": "2018-07-07T02:51:49Z",
      "runtimeVersion": "2.11",
      "framework": "[YOUR_FRAMEWORK_NAME]",
      "machineType": "[YOUR_MACHINE_TYPE]",
      "pythonVersion": "3.7"
    }
  }
}

オンライン予測リクエストを送信する

バージョンが正常に作成されると、AI Platform Prediction が予測リクエストを処理する新しいサーバーを起動します。

gcloud

モデル名、バージョン名、入力ファイルの名前を環境変数に設定します。
```
MODEL_NAME="pipeline"
VERSION_NAME="v1"
INPUT_FILE="input.json"
```

予測リクエストを送信します。

gcloud ai-platform predict --model $MODEL_NAME --version \
  $VERSION_NAME --json-instances $INPUT_FILE

Python

このサンプルでは、Python 用の Google Cloud クライアントライブラリを十分に理解していることを前提としています。十分に理解していない場合は、Python クライアントライブラリの使用をご覧ください。

import googleapiclient.discovery

def predict_json(project, model, instances, version=None):
    """Send json data to a deployed model for prediction.
    Args:
        project (str): project where the AI Platform Prediction Model is deployed.
        model (str): model name.
        instances ([[float]]): List of input instances, where each input
           instance is a list of floats.
        version: str, version of the model to target.
    Returns:
        Mapping[str: any]: dictionary of prediction results defined by the
            model.
    """
    # Create the AI Platform Prediction service object.
    # To authenticate set the environment variable
    # GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=<path_to_service_account_file>
    service = googleapiclient.discovery.build('ml', 'v1')
    name = 'projects/{}/models/{}'.format(project, model)

    if version is not None:
        name += '/versions/{}'.format(version)

    response = service.projects().predict(
        name=name,
        body={'instances': instances}
    ).execute()

    if 'error' in response:
        raise RuntimeError(response['error'])

    return response['predictions']

予測入力パラメータの詳細については、予測入力に使用する AI Platform Prediction API をご覧ください。

次のステップ

GitHub の scikit-learn ノートブックで scikit-learn パイプラインの前処理を行う方法を確認する。
GitHub の scikit-learn のサンプルアプリケーションを確認する。

scikit-learn パイプラインによる予測

概要

始める前に

GCP プロジェクトの設定

環境を設定する

macOS

Cloud Shell

フレームワークをインストールする

macOS

Cloud Shell

モデルをトレーニングしてエクスポートする

joblib

pickle

モデルファイルの命名規則

モデルを Cloud Storage に保存する

Cloud Storage バケットを設定する

エクスポートしたモデルファイルを Cloud Storage にアップロードする

予測入力の形式

gcloud

REST API

ローカル予測を使用したモデルのテスト

モデルとバージョンをデプロイする

モデルリソースの作成

コンソール

gcloud

リージョン エンドポイント

グローバル エンドポイント

REST API

リージョン エンドポイント

グローバル エンドポイント

モデル バージョンの作成

コンソール

gcloud

REST API

オンライン予測リクエストを送信する

gcloud

Python

次のステップ

リージョンエンドポイント

グローバルエンドポイント

リージョンエンドポイント

グローバルエンドポイント

モデルバージョンの作成