AI Platform Training のドキュメント

AI Platform Training は、TensorFlow、scikit-learn、XGBoost、カスタム コンテナのパワーと柔軟性をクラウドにもたらします。AI Platform Training を使用すると、Google Cloud のリソースを使用して機械学習モデルをトレーニングできます。

スタートガイド

• AI Platform の概要

  AI Platform プロダクトの概要。

• トレーニングの概要

  AI Platform Training での機械学習モデルのトレーニングの概要。

• 開発環境

  ローカル開発環境の要件。

• TensorFlow 2 を使用したトレーニング

  TensorFlow 2 を使用したトレーニングの詳細。

• スタートガイド: TensorFlow Keras によるトレーニングと予測

  TensorFlow Keras モデルを AI Platform Training でトレーニングして、そのモデルを AI Platform Prediction にデプロイします。

• スタートガイド: TensorFlow Estimator によるトレーニングと予測

  TensorFlow Estimator モデルを AI Platform Training でトレーニングして、そのモデルを AI Platform Prediction にデプロイします。

• scikit-learn と XGBoost のスタートガイド

  scikit-learn または XGBoost モデルをトレーニングします。

• カスタム コンテナのスタートガイド

  カスタム コンテナを使用して PyTorch モデルをトレーニングします。

トレーニング ワークフロー

• トレーニング アプリケーションのパッケージング

  Python トレーニング コードをパッケージ化して、AI Platform Training との互換性を持たせます。

• トレーニング ジョブの実行

  トレーニング ジョブを実行する。

• マシンタイプまたはスケール階層の指定

  トレーニング ジョブで使用する仮想マシンのタイプを構成します。

• トレーニング ジョブのモニタリング

  ログとリソース使用率の指標を使用して、トレーニング ジョブのステータスをモニタリングします。

大規模なトレーニング

• 分散トレーニングの詳細情報への TF_CONFIG の使用

  TensorFlow を使用して分散トレーニング ジョブを作成します。

• scikit-learn による大規模トレーニング

  大規模なデータセットとモデルを使用したトレーニングについてのガイダンス。

ハイパーパラメータ調整

• ハイパーパラメータ調整の概要

  AI Platform Training でのハイパーパラメータ調整の概要。

• ハイパーパラメータ調整の使用

  ハイパーパラメータ調整をトレーニング ジョブに構成します。

アクセラレータ

• GPU の使用

  GPU を使用してトレーニングを加速するようにジョブを構成します。

• TPU の使用

  TPU を使用してトレーニングを加速するように TensorFlow ジョブを構成します。

カスタム コンテナ

• コンテナの概要

  独自の Docker コンテナを用意してトレーニング ジョブをカスタマイズする方法の概要です。

• AI Platform でのコンテナによるトレーニング

  カスタム Docker コンテナを作成し、それを使用してトレーニング ジョブを実行します。

• コンテナを使用した分散トレーニング

  複数の仮想マシンを使用するようにカスタム コンテナ ジョブを構成します。

ツールとサービスの統合

• Python クライアント ライブラリの使用

  Python 用 Google API クライアント ライブラリを使用して、AI Platform Training and Prediction API にリクエストを送信します。

• Cloud Storage を使用する

  AI Platform Training と連携するように Cloud Storage を設定します。

モニタリングとセキュリティ

• 監査ログの表示

  管理アクティビティとデータアクセスを Cloud Audit Logs でモニタリングします。

• IAM によるアクセス制御

  AI Platform Training と Prediction API でさまざまな操作を実行するために必要な権限と、これらの権限を提供する IAM ロールの概要。

• カスタム サービス アカウントを使用したトレーニング

  トレーニング アプリケーション用にカスタム サービス アカウントを使用する

• トレーニングでの VPC Service Controls の使用

  サービス境界を使用して、データ漏洩のリスクを低減します。

• 顧客管理の暗号鍵（CMEK）の使用

  顧客管理の暗号鍵でトレーニング ジョブデータを暗号化します。

• インタラクティブなシェルを使用したトレーニングのモニタリングとデバッグ

  実行中のトレーニング コンテナをインタラクティブなシェルで検査する方法について説明します。

AI Platform Training のリソース

• プロジェクト、モデル、バージョン、ジョブ

  AI Platform で作成して操作するリソースの概要。

• モデルとジョブの管理

  作成した AI Platform リソースを管理します。

• リソースのラベル付け

  トレーニング ジョブをカスタムラベルで整理します。

チュートリアル

• AI Platform での XGBoost によるトレーニング

  XGBoost モデルをトレーニングします。

• AI Platform での scikit-learn によるトレーニング

  scikit-learn モデルをトレーニングします。

ランタイム バージョン

• ランタイム バージョン リスト

  トレーニングに使用できるランタイム バージョンの可用性と依存関係に関する情報。

• ランタイム バージョンの管理

  トレーニング ジョブの依存関係バージョンを構成します。

リージョン

• リージョン

  さまざまな機能をどの Google Cloud リージョンがサポートしているかに関する情報。

AI Platform 組み込みアルゴリズム

• 組み込みアルゴリズムの概要

  組み込みアルゴリズムの概要です。

• 表形式の組み込みアルゴリズム用のデータの前処理

  自動前処理を使用してトレーニング用のデータを準備します。

• 線形学習者アルゴリズム スタートガイド

  TensorFlow の線形学習者組み込みアルゴリズムでモデルをトレーニングします。

• 線形学習者組み込みアルゴリズムを使用したトレーニング

  線形学習者組み込みアルゴリズムのトレーニングでの使用方法をカスタマイズします。

• 線形学習者アルゴリズム リファレンス

  線形学習者組み込みアルゴリズムの構成オプション。

• ワイド＆ディープ アルゴリズム スタートガイド

  TensorFlow のワイド＆ディープ組み込みアルゴリズムでモデルをトレーニングします。

• ワイド＆ディープ組み込みアルゴリズムを使用したトレーニング

  ワイド＆ディープ組み込みアルゴリズムのトレーニングでの使用方法をカスタマイズします。

• ワイド＆ディープ アルゴリズム リファレンス

  ワイド＆ディープ組み込みアルゴリズムの構成オプション。

• XGBoost アルゴリズム スタートガイド

  XGBoost 組み込みアルゴリズムでモデルをトレーニングします。

• XGBoost 組み込みアルゴリズムを使用したトレーニング

  XGBoost 組み込みアルゴリズムのトレーニングでの使用方法をカスタマイズします。

• 分散型 XGBoost 組み込みアルゴリズムを使用したトレーニング

  分散型バージョンの XGBoost 組み込みアルゴリズムの使用方法をカスタマイズします。

• XGBoost アルゴリズム リファレンス

  XGBoost 組み込みアルゴリズムの構成オプション。

• 画像分類アルゴリズム スタートガイド

  組み込み画像分類アルゴリズムでモデルをトレーニングします。

• 組み込み画像分類アルゴリズムを使用したトレーニング

  組み込み画像分類アルゴリズムのトレーニングでの使用方法をカスタマイズします。

• 画像分類アルゴリズム リファレンス

  組み込み画像分類アルゴリズムの構成オプション。

• 画像オブジェクト検出アルゴリズム スタートガイド

  組み込み画像オブジェクト検出アルゴリズムでトレーニングします。

• 組み込み画像オブジェクト検出アルゴリズムを使用したトレーニング

  組み込み画像オブジェクト検出アルゴリズムのトレーニングでの使用方法をカスタマイズします。

• 画像オブジェクト検出アルゴリズム リファレンス

  組み込み画像オブジェクト検出アルゴリズムの構成オプション。

API とリファレンス

• AI Platform Training と Prediction API リファレンス

  REST API に関する詳細情報。

サポート

• トラブルシューティング

  一般的な問題の原因について説明します。

• サポートの利用

  発生した問題に対するサポートをご覧ください。

• 課金に関する質問

  課金に関する一般的な質問への回答。

リソース

• 料金

  料金に関する詳細情報。

• 割り当てと上限

  AI Platform Training リソースに関する利用ポリシー。

• リリースノート

  アップデートに関する詳細。

• リリースノートのアーカイブ

  2019 年 4 月 10 日より前のリリースノート。