Vertex AI でのマネージド データセットの作成の概要

マネージド データセットを使用すると、Vertex AI での AutoML モデルとカスタムモデルのトレーニングに使用するソースデータを提供できます。マネージド データセットは、AutoML では必須で、カスタム トレーニングでは任意です。

AutoML モデル用のマネージド データセットを作成する

AutoML モデルのトレーニング用のマネージド データセットは、Google Cloud コンソールまたは Vertex AI API を使用して作成できます。これを行う手順は、データ型とモデルの目的によって若干異なります。まず、トレーニング データを準備します。

画像

次のタイプの画像 AutoML モデル用にマネージド データセットを作成する方法について説明します。

• 画像分類モデル
• 画像オブジェクト検出モデル

表形式

次のタイプの表形式 AutoML モデル用にマネージド データセットを作成する方法について説明します。

• 表形式の分類モデルと回帰モデル
• 表形式の予測モデル

テキスト

2024 年 9 月 15 日以降、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標をカスタマイズするには、Vertex AI Gemini のプロンプトとチューニングに移行する必要があります。Vertex AI AutoML Text のモデルを、分類、エンティティ抽出、感情分析の目標に向けてトレーニングまたは更新することはできなくなります。既存の Vertex AI AutoML Text モデルは、2025 年 6 月 15 日まで引き続き使用できます。AutoML Text と Gemini の比較については、AutoML Text ユーザー向けの Gemini をご覧ください。プロンプト機能の向上による Gemini のユーザー エクスペリエンスの改善について詳しくは、チューニングの概要をご覧ください。チューニングを開始するには、Gemini テキストモデルのモデル チューニングをご覧ください。

次のタイプのテキスト AutoML モデル用にマネージド データセットを作成する方法について説明します。

• テキスト分類モデル
• テキスト エンティティ抽出モデル
• テキスト感情分析モデル

動画

次のタイプの動画 AutoML モデル用にマネージド データセットを作成する方法について説明します。

• 動画動作認識モデル
• 動画分類モデル
• 動画オブジェクト トラッキング モデル

カスタム トレーニング モデル用のマネージド データセットを作成する

カスタムモデルのトレーニングに使用するマネージド データセットの作成方法は、データ型やモデルの目的に関係なく同じです。

詳細については、マネージド データセットを使用するをご覧ください。

Dataplex の Data Catalog サービスを使用してマネージド データセットを表示する

Data Catalog は、Dataplex 内のフルマネージドでスケーラブルなメタデータ管理サービスです。このサービスを使用すると、プロジェクトやリージョンをまたいでデータセットを検索するための一元化されたロケーションが提供されます。

詳細については、Data Catalog を使用してモデルとデータセットのリソースを検索するの概要をご覧ください。