モデルの作成と管理
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。
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
AutoML Translation のコンソールに移動します。
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。
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。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。
[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。
モデルの名前を指定します。
[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。
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。AutoML Translation のコンソールに移動します。
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。
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。
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。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。
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。
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
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。
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。
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
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。
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。
削除するモデルで、
[その他] > [削除] を選択します。[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。
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。