Vertex AI は、AI Platform と以前の AutoML のサービスを 1 つの統一された UI と API にまとめ、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化します。Vertex AI を使用すると、テストから本番環境への移行をより迅速に行い、パターンと異常を効率的に検出し、より良い予測と決定を行い、優先事項と市場の変化に直面してもアジリティを維持できます。このページでは、アプリケーションを以前の AutoML または AI Platform から Vertex AI に移行する際に必要となる変更について説明します。
Vertex AI は、以前の AutoML と AI Platform で利用可能なすべての機能とモデルをサポートします。ただし、クライアント ライブラリについては、クライアント統合の際の下位互換性をサポートしません。つまり、Vertex AI の機能を利用するには、リソースの移行を計画する必要があります。
このページでは、一般的なユーザー ジャーニーを完了するために必要な API メソッドを比較し、Vertex AI API を使用するようにプロジェクトのアプリケーションを更新する方法について説明します。
一般的なユーザー ジャーニー
お使いのプロダクトのタブを選択してユーザー ジャーニーをクリックすると、Vertex AI API メソッドが、既存のアプリケーションで使用されている API メソッドとどのように異なるか確認できます。
次のいずれかのユーザー ジャーニーをクリックします。
以前の AutoML Natural Language: テキスト分類モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび AutoML Natural Language プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
以前の AutoML Natural Language: テキスト エンティティ抽出モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび AutoML Natural Language プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
以前の AutoML Natural Language: テキスト感情分析モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび AutoML Natural Language プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
次のいずれかのユーザー ジャーニーをクリックします。
以前の AutoML Video Intelligence: オブジェクト トラッキング モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび以前の AutoML Video プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
以前の AutoML Video Intelligence: 動画分類モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび以前の AutoML Video プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
次のいずれかのユーザー ジャーニーをクリックします。
以前の AutoML Vision: 画像分類モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび以前の AutoML Vision プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
以前の AutoML Vision: オブジェクト検出モデルのトレーニングとデプロイ
詳しくは、以前の AutoML API と Vertex AI API の違いおよび以前の AutoML Vision プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
次のいずれかのユーザー ジャーニーをクリックします。
AI Platform: ホスト型ランタイム バージョンを使用した scikit-learn モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform: ホスト型ランタイム バージョンを使用した TensorFlow モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform Training: TensorFlow を使用したハイパーパラメータ調整トレーニング ジョブの送信
AI Platform: ホスト型ランタイム バージョンを使用した XGBoost モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
ステップ | AI Platform | Vertex AI |
---|---|---|
モデルをトレーニングする | projects.jobs.create |
projects.locations.customJobs.create |
projects.jobs.get |
projects.locations.customJobs.get |
|
モデルをデプロイする | projects.models.create |
projects.locations.models.upload |
projects.models.versions.create |
||
バッチ予測を行う | AI Platform のバッチ予測は、XGBoost ではサポートされていません。 | projects.locations.batchPredictionJobs.create |
projects.locations.batchPredictionJobs.get |
||
オンライン予測を行う | projects.predict |
projects.locations.endpoints.create |
projects.locations.endpoints.deployModel |
||
projects.locations.endpoints.predict |
AI Platform: ホスト型ランタイム バージョンを使用した scikit-learn モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
ステップ | AI Platform | Vertex AI |
---|---|---|
モデルをトレーニングする | projects.jobs.create |
projects.locations.customJobs.create |
projects.jobs.get |
projects.locations.customJobs.get |
|
モデルをデプロイする | projects.models.create |
projects.locations.models.upload |
projects.models.versions.create |
||
バッチ予測を行う | AI Platform のバッチ予測は scikit-learn ではサポートされていません。 | projects.locations.batchPredictionJobs.create |
projects.locations.batchPredictionJobs.get |
||
オンライン予測を行う | projects.predict |
projects.locations.endpoints.create |
projects.locations.endpoints.deployModel |
||
projects.locations.endpoints.predict |
AI Platform: カスタム コンテナを使用した TensorFlow モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
AI Platform: ホスト型ランタイム バージョンを使用した TensorFlow モデルのトレーニングとデプロイ
AI Platform プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
AI Platform Data Labeling Service: データラベル付けタスクの送信
Data Labeling Service プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
AI Platform Prediction: ホスト型 TensorFlow モデルのバッチ予測ジョブの送信
AI Platform Prediction プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
AI Platform Training: TensorFlow を使用したハイパーパラメータ調整トレーニング ジョブの送信
AI Platform Training プロダクトと Vertex AI プロダクトの違いをお読みになり、次の表を参考にして API を移行してください。
ステップ | AI Platform Training | Vertex AI |
---|---|---|
モデルをトレーニングする | projects.jobs.create |
projects.locations.hyperparameterTuningJobs.create |
projects.jobs.get |
projects.locations.hyperparameterTuningJobs.get |
次のステップ
- Vertex AI の使用を開始するために、プロジェクトと開発環境を設定します。