モデルの作成と管理

注: AutoML Translation の機能は、AutoML API と Cloud Translation - Advanced API（v3）の両方で提供されます。今後の機能強化は Cloud Translation API にのみ適用されるため、Cloud Translation API を使用してデータセットとモデルを作成することをおすすめします。既存の AutoML リソースがある場合は、Cloud Translation API と連携するようにアップグレードできます。詳細については、AutoML リソースをアップグレードするをご覧ください。

準備したデータセットを使用してカスタムモデルを作成します。AutoML Translation は、データセットのセグメントペアを使用して、新しいモデルのトレーニング、テスト、評価を行います。

注意: カスタムモデルは、定期的にアップグレードされるマネージド プラットフォームで実行されます。カスタムモデルは、少なくとも 18 か月ごとに再トレーニングする必要があります。これにより、翻訳のパフォーマンスと安定性を長期にわたって維持し、元のトレーニング以降のアップグレードからすべてのメリットを得ることができます。

モデルをトレーニングする

セグメントペアが十分にあるデータセットを作成したら、そのデータセットからカスタムモデルを作成できます。

ウェブ UI

1. AutoML Translation のコンソールに移動します。

   [翻訳] ページに移動

2. ナビゲーション パネルで [データセット] をクリックして、データセットのリストを表示します。

3. カスタムモデルのトレーニングに使用するデータセットをクリックします。

   コンソールには、データセット内のセグメントペアと、それぞれのラベル（Training、Validation、Testing）が表示されます。

4. データセットを確認したら、[トレーニング] タブをクリックします。

5. [トレーニングを開始] をクリックして、[新しいモデルのトレーニング] ダイアログを開きます。

6. モデルの名前を指定します。

7. [トレーニングを開始] をクリックして、カスタムモデルのトレーニングを開始します。

   モデルのトレーニングが完了するまで数時間かかることがあります。トレーニングのステータスを確認するには、最近のアクティビティを表示します。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
• LOCATION: モデルが配置されるリージョン（us-central1 など）ソース データセットも同じロケーションに存在する必要があります。
• MODEL_NAME: モデルの名前。
• DATASET_ID: Cloud Translation がモデルの作成に使用するソース データセットの ID。

HTTP メソッドと URL:

POST https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

リクエストの本文（JSON）:

{
  "display_name": "MODEL_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID",
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを開きます。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID"
}

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

トレーニング ジョブのステータスを取得する

モデルのトレーニングなど、長時間実行タスクのステータスを確認するには、Google Cloud コンソールまたは Cloud Translation API を使用します。

ウェブ UI

トレーニング ジョブのステータスは、[最近のアクティビティ] ペインでモニタリングできます。

1. AutoML Translation のコンソールに移動します。

   [翻訳] ページに移動

2. ナビゲーション パネルで [データセット] をクリックします。

3. アクションバーで [最近のアクティビティを表示] をクリックします。

   関連する CreateModel オペレーションを見つけます。オペレーション ID の横にあるアイコンは、オペレーションの現在のステータスを示します。

REST

トレーニング オペレーションのステータスを取得するには、トレーニング リクエスト送信後のレスポンスに含まれているオペレーション ID を指定して、GET リクエストを operations リソースに送信します。

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• PROJECT_NUMBER_OR_ID: Google Cloud プロジェクトの数字または英数字の ID
• location-id: Cloud Storage バケット用に選択したロケーション
• operation-id: 上記で受け取ったオペレーション ID

HTTP メソッドと URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを開きます。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_NUMBER_OR_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_NUMBER_OR_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_NUMBER_OR_ID/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.SomeOperationMetadata",
    "state": "SUCCEEDED",
    "submitTime": "2019-11-27T22:59:40Z"
  }
}

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

モデルに関する情報の取得

トレーニングが完了すると、モデル ID などのモデルに関する情報を取得できます。モデルの正確性と準備状況の詳細を確認するには、モデルを評価するをご覧ください。

ウェブ UI

トレーニング ジョブのステータスは、[最近のアクティビティ] ペインでモニタリングできます。

1. 使用可能なモデルのリストを表示するには、AutoML Translation コンソールに移動します。

   [翻訳] ページに移動

2. ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして、モデルのリストを含むテーブルを表示します。

   このテーブルには、ソース言語とターゲット言語、BLEU スコア、セグメントペアの合計数などの情報が表示されます。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
• LOCATION: 記述するモデルが配置されているリージョン（us-central1 など）。
• MODEL_ID: 記述するモデルの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを開きます。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
  "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
  "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
  "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
  "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
  "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
  "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
  "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
  "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
}

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

モデルの一覧表示

プロジェクトで使用可能なモデルを一覧表示します。

ウェブ UI

1. 使用可能なモデルのリストを表示するには、AutoML Translation コンソールに移動します。

   [翻訳] ページに移動

2. ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして、モデルのリストを表示します。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
• LOCATION: 一覧表示するモデルが存在するリージョン（us-central1 など）。

HTTP メソッドと URL:

GET https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを開きます。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "models": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/models/MODEL_ID",
      "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
      "dataset": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID"
      "sourceLanguageCode": "SOURCE_LANG_CODE",
      "targetLanguageCode": "TARGET_LANG_CODE",
      "trainExampleCount": NUM_TRAINING_SEGMENTS,
      "validateExampleCount": NUM_VALIDATION_SEGMENTS,
      "createTime": "2022-12-02T21:53:26.788521838Z",
      "updateTime": "2022-12-03T00:42:27.946594016Z"
    },
    ...
  ]
}

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

モデルを削除する

モデルを削除してプロジェクトから削除します。

ウェブ UI

1. 使用可能なモデルのリストを表示するには、AutoML Translation コンソールに移動します。

   [翻訳] ページに移動

2. ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして、モデルのリストを表示します。

3. 削除するモデルで、[その他] > [削除] を選択します。

4. [確認] をクリックして削除を開始します。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

• PROJECT_ID: Google Cloud プロジェクト ID。
• LOCATION: 削除するモデルが配置されているリージョン（us-central1 など）。
• MODEL_ID: 削除するモデルの ID。

HTTP メソッドと URL:

DELETE https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを開きます。

curl（Linux、macOS、Cloud Shell）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "x-goog-user-project: PROJECT_ID" \
     "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID"

PowerShell（Windows）

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザー アカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "PROJECT_ID" }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://translation.googleapis.com/v3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.translation.v3.DeleteModelMetadata"
  },
  "done": true
}

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の Cloud Translation リファレンス ドキュメントをご覧ください。