モデル アーキテクチャを表示する

このページでは、Cloud Logging を使用して Vertex AI モデルの詳細を表示する方法について説明します。Logging を使用すると、次の情報を確認できます。

  • 最終モデルのハイパーパラメータ（Key-Value ペア）。
  • モデルのトレーニングとチューニングで使用されるハイパーパラメータとオブジェクト値、目標値。

デフォルトでは、ログは 30 日後に削除されます。

この記事のトピックは次のとおりです。

  1. トレーニング ログを表示する
  2. ログのフィールド

始める前に

モデルのハイパーパラメータ ログを表示するには、その前にモデルをトレーニングする必要があります。

このタスクを実行するには、次の権限が必要です。

  • プロジェクトに対する logging.logServiceIndexes.list
  • プロジェクトに対する logging.logServices.list

トレーニング ログを表示する

Google Cloud コンソールを使用して、最終モデルのハイパーパラメータ ログとチューニング トライアルのハイパーパラメータ ログにアクセスできます。

  1. Google Cloud コンソールで、[Vertex AI] の [モデル] ページに移動します。

    [モデル] ページに移動

  2. [リージョン] プルダウンで、モデルが配置されているリージョンを選択します。

  3. モデルのリストからモデルを選択します。

  4. モデルのバージョン番号を選択します。

  5. [バージョンの詳細] タブを開きます。

  6. 最終モデルのハイパーパラメータ ログを表示するには、[モデルのハイパーパラメータ] 行に移動して、[モデル] をクリックします。

    1. ログエントリは 1 つだけです。次のようにペイロードを開きます。詳しくは、ログのフィールドをご覧ください。

      開かれたモデルのログ

  7. チューニング トライアルのハイパーパラメータ ログを表示するには、[モデルのハイパーパラメータ] 行に移動して [トライアル] をクリックします。

    1. チューニング トライアルごとに 1 つのエントリがあります。次のようにペイロードを開きます。詳しくは、ログのフィールドをご覧ください。

      開かれたトライアルのログ

ログのフィールド

アクティビティ ログの構造は、LogEntry 型のドキュメントに説明があります。

Vertex AI のモデルのログには主に次のフィールドがあります。

最終モデルのハイパーパラメータ ログのペイロード コンテンツ

最終モデルのハイパーパラメータ ログの jsonPayload フィールドには、modelParameters フィールドが含まれています。このフィールドには、最終的なアンサンブル モデルに寄与するモデルごとに 1 つのエントリが含まれます。各エントリには hyperparameters フィールドがあり、その内容はモデルタイプによって異なります。詳細については、ハイパーパラメータのリストをご覧ください。

チューニング トライアルのハイパーパラメータ ログのペイロード コンテンツ

チューニング トライアルのハイパーパラメータ ログの jsonPayload フィールドには、次のフィールドが含まれます。

フィールド タイプ 説明
modelStructure JSON

Vertex AI モデル構造の説明。このフィールドには modelParameters フィールドが含まれています。modelParameters フィールドには hyperparameters フィールドがあり、その内容はモデルタイプによって異なります。詳細については、ハイパーパラメータのリストをご覧ください。
trainingObjectivePoint JSON モデルのトレーニングに使用する最適化の目標。このエントリには、ログエントリが記録された時点のタイムスタンプと目標値が含まれます。

ハイパーパラメータのリスト

ログで提供されるハイパーパラメータ データは、モデルタイプごとに異なります。以降のセクションでは、各モデルタイプのハイパーパラメータについて説明します。

勾配ブースト ディシジョン ツリー モデル

  • ツリー L1 正則化
  • ツリー L2 正則化
  • 最大ツリー深度
  • モデルタイプ: GBDT
  • ツリー数
  • ツリーの複雑さ

フィードフォワード ニューラル ネットワーク モデル

  • ドロップアウト率
  • batchNorm を有効にする（True または False）
  • L1 の埋め込みを有効にする（True または False）
  • L2 の埋め込みを有効にする（True または False）
  • L1 を有効にする（True または False）
  • L2 を有効にする（True または False）
  • layerNorm を有効にする（True または False）
  • 数値の埋め込みを有効にする（True または False）
  • 非表示レイヤのサイズ
  • モデルタイプ: nn
  • 数値列を正規化する（True または False）
  • クロスレイヤの数
  • 非表示レイヤの数
  • 接続タイプをスキップ（dense、disable、concat、slice_or_padding）

次のステップ

分類モデルまたは回帰モデルで予測を行う準備ができたら、次の 2 つのオプションがあります。

さらに、次のことが可能です。