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。
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。
以前の AutoML Natural Language
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。
以前の AutoML Video Intelligence
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。
以前の AutoML Vision
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。
AI Platform
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 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。