この古いバージョンの AI Platform Training 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。リソースを Vertex AI カスタムトレーニングに移行することで、AI Platform にはない新しい機械学習機能を利用できます。

モデルとジョブの管理

モデルをトレーニングしてデプロイし、予測を取得するというプロセスの間、Google Cloud Platform 上のリソースを管理することが必要です。このページでは、モデル、バージョン、ジョブを取り扱う方法を説明します。

AI Platform Training リソースに名前を付ける

作成するすべてのジョブに名前を指定する必要があります。命名規則はこの 3 種類のリソースすべてに共通で、次のとおりです。

使用できるのは英数字とアンダースコアのみです。
大文字と小文字が区別されます。
先頭は英文字でなければなりません。
長さは 128 文字以下でなければなりません。
その名前空間（モデルとジョブの場合はプロジェクト、バージョンの場合は親モデル）内で一意でなければなりません。

リソースのリスト（ジョブログなど）の中で区別しやすい名前を作成する必要があります。次の方法を参考にしてください。

同じモデルのすべてのジョブに、そのモデルの名前とジョブインデックスを使用した名前を付けます（ジョブ作成時のタイムスタンプが役立ちます）。
モデルで使用されるデータセットで簡単にモデルを特定できるように名前を付けます（たとえば、通常は my_new_model よりも census_wide_deep の方が特定しやすくなります）。
バージョンを簡単に読み取れることが最善です。タイムスタンプなどの一意の値を使用する代わりに、単純なバージョン指定子（v1 など）を使用することをおすすめします。

ジョブの管理

AI Platform Training がサポートするジョブには、トレーニングとバッチ予測の 2 種類があります。それぞれの詳細は異なりますが、基本的なオペレーションは同じです。

次の表に、ジョブのオペレーションの要約と、その実行に使用できるインターフェースの一覧を示します。

オペレーション	インターフェース	メモ
create	`projects.jobs.create`	ジョブの作成の詳細については、トレーニングおよびバッチ予測のガイドをご覧ください。
	`gcloud ai-platform jobs submit training` `gcloud ai-platform jobs submit prediction`
	コンソールからは実行できません。
キャンセル	`projects.jobs.cancel`	実行中のジョブをキャンセルします。
	`gcloud ai-platform jobs cancel`
	[ジョブの詳細] ページでキャンセルします。
get	`projects.jobs.get`	取得できる情報については、`Jobs` リソースのリファレンスをご覧ください。
	`gcloud ai-platform jobs describe`
	[ジョブの詳細] ページ（[ジョブ] リストにあるリンクから移動）。
list	`projects.jobs.list`	過去 90 日間に作成されたジョブのみが表示されます。
	`gcloud ai-platform jobs list`
	[ジョブ] リスト。

非同期オペレーションの処理

AI Platform Training のリソース管理オペレーションのほとんどは、可能な限り短時間で完了し、完全なレスポンスが返されます。ただし、2 種類の非同期オペレーションがあることを理解しておく必要があります。その 2 種類とは、ジョブと長時間実行オペレーションです。

非同期オペレーションを開始するときに、いつ完了するかを知りたいのは当然のことです。ステータスを取得するプロセスは、ジョブと長時間実行オペレーションで異なります。

ジョブのステータスを取得する

projects.jobs.get を使用すると、ジョブのステータスを取得できます。この方法は、gcloud ai-platform jobs describe として、Google Cloud コンソールの [ジョブ] ページでも使用できます。ステータスの取得方法に関係なく、ジョブリソースのメンバーに基づいて情報が返されます。ジョブが完了しているといえるのは、レスポンスの Job.state が次の値のいずれかに等しいときです。

SUCCEEDED
FAILED
CANCELLED

長時間実行オペレーションのステータスを取得する

AI Platform Training の長時間実行オペレーションは、次の 3 つがあります。

バージョンの作成
モデルの削除
バージョンの削除

長時間実行オペレーションのうち、完了までにかなりの時間がかかるのはバージョンの作成だけです。モデルやバージョンの削除は、一般的にリアルタイムに近い速さで完了します。

Google Cloud CLI または Google Cloud コンソールでバージョンを作成すると、オペレーションの完了がインターフェースで自動的に通知されます。API を使用してバージョンを作成する場合は、次の方法でオペレーションのステータスを自分で調べます。

サービスによって割り当てられたオペレーション名を取得します。これは、projects.models.versions.create の呼び出しに対するレスポンスの中の Operation オブジェクトから取得します。名前値のキーは "name" です。
projects.operations.get を使用して、オペレーションのステータスを定期的に問い合わせます。
1. 最初のステップで取得したオペレーション名を使用して、次の形式の名前文字列を作成します。
```
'projects/my_project/operations/operation_name'
```
  レスポンスメッセージの中に Operation オブジェクトがあります。
2. "done" キーに対応する値を取得します。これは、オペレーション完了を示すブール値です。true の場合はオペレーションが完了しています。
完了すると、Operation オブジェクトの中に次の 2 つのキーのいずれかが存在するようになります。
- "response" キーが存在する場合、オペレーションは成功しています。その値は google.protobuf.Empty になるはずです。AI Platform Training の長時間実行オペレーションはレスポンスオブジェクトを持たないためです。
- "error" キーが存在する場合は、エラーが発生しています。値は Status オブジェクトです。

次のステップ

モデルをトレーニングする。
ラベルを使用してリソースを整理する方法を学ぶ。