Vertex AI API を使用した AutoML Edge モデルのトレーニング

Google Cloud コンソールから直接、またはプログラムでトレーニングパイプラインを作成することによって、API や、Vertex AI クライアントライブラリの 1 つを使用して AutoML モデルを作成します。

このモデルは、コンソールまたは Vertex AI API から提供される準備済みのデータセットを使用して作成されます。Vertex AI API は、データセットの項目を使用してモデルのトレーニングとテストを行い、モデルのパフォーマンスを評価します。評価結果を確認して、必要に応じてトレーニングデータセットを調整し、改善されたデータセットで新しいトレーニングパイプラインを作成します。

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。Vertex AI API を使用すると、トレーニングジョブのステータスを把握できます。

AutoML Edge トレーニングパイプラインを作成する

代表的なトレーニングアイテムのセットを含むデータセットを用意したら、AutoML Edge トレーニングパイプラインを作成します。

データタイプを選択します。

画像動画

目標に応じて以下のタブを選択してください。

分類分類オブジェクト検出

トレーニング時に、特定のユースケースで必要な AutoML Edge モデルのタイプを選択できます。

低レイテンシ（MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1）
一般的な用途（MOBILE_TF_VERSATILE_1）
予測品質の向上（MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1）

使用している言語または環境に応じて、下のタブを選択します。

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。

LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
PROJECT: 実際のプロジェクト ID。
TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: 必須。trainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングに使用するデータセットの ID 番号。
fractionSplit: 省略可。ML が使用する可能性のあるデータ分割オプションの 1 つ。fractionSplit の場合、値の合計 1 でなければなりません。例:
- {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
MODEL_DISPLAYNAME^*: TrainingPipeline によってアップロード（作成）されたモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION^*: モデルの説明。
modelToUpload.labels^*: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODELTYPE^†: トレーニングする Edge モデルのタイプ。次のオプションがあります。
- MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
- MOBILE_TF_VERSATILE_1
- MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
NODE_HOUR_BUDGET^†: 実際のトレーニング料金はこの値以下になります。Edge モデルでは、予算は 1,000～100,000 ミリノード時間（上限、下限を含む）にする必要があります。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "false",
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしているか、Cloud Shell を使用して自動的に gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

注: 次のコマンドは、gcloud init または gcloud auth login を実行して、ご自分のユーザーアカウントで gcloud CLI にログインしていることを前提としています。gcloud auth list を実行すると、現在アクティブなアカウントを確認できます。

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODELTYPE",
    "budgetMilliNodeHours": "NODE_HOUR_BUDGET"
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

TRAININGPIPELINE_ID を使用すると、trainingPipeline ジョブのステータスを取得できます。

トレーニング時に、特定のユースケースで必要な AutoML Edge モデルのタイプを選択できます。

低レイテンシ（MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1）
一般的な用途（MOBILE_TF_VERSATILE_1）
予測品質の向上（MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1）

使用している言語または環境に応じて、下のタブを選択します。

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。

LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
PROJECT: 実際のプロジェクト ID。
TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: 必須。trainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングに使用するデータセットの ID 番号。
fractionSplit: 省略可。ML が使用する可能性のあるデータ分割オプションの 1 つ。fractionSplit の場合、値の合計 1 でなければなりません。例:
- {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
MODEL_DISPLAYNAME^*: TrainingPipeline によってアップロード（作成）されたモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION^*: モデルの説明。
modelToUpload.labels^*: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODELTYPE^†: トレーニングする Edge モデルのタイプ。次のオプションがあります。
- MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
- MOBILE_TF_VERSATILE_1
- MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
NODE_HOUR_BUDGET^†: 実際のトレーニング料金はこの値以下になります。Edge モデルでは、予算は 1,000～100,000 ミリノード時間（上限、下限を含む）にする必要があります。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "multiLabel": "true",
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODELTYPE",
    "budgetMilliNodeHours": "NODE_HOUR_BUDGET"
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

TRAININGPIPELINE_ID を使用すると、trainingPipeline ジョブのステータスを取得できます。

トレーニング時に、特定のユースケースで必要な AutoML Edge モデルのタイプを選択できます。

低レイテンシ（MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1）
一般的な用途（MOBILE_TF_VERSATILE_1）
予測品質の向上（MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1）

使用している言語または環境に応じて、下のタブを選択します。

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。

LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
PROJECT: 実際のプロジェクト ID。
TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME: 必須。trainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングに使用するデータセットの ID 番号。
fractionSplit: 省略可。ML が使用する可能性のあるデータ分割オプションの 1 つ。fractionSplit の場合、値の合計 1 でなければなりません。例:
- {"trainingFraction": "0.7","validationFraction": "0.15","testFraction": "0.15"}
MODEL_DISPLAYNAME^*: TrainingPipeline によってアップロード（作成）されたモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION^*: モデルの説明。
modelToUpload.labels^*: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODELTYPE^†: トレーニングする Edge モデルのタイプ。次のオプションがあります。
- MOBILE_TF_LOW_LATENCY_1
- MOBILE_TF_VERSATILE_1
- MOBILE_TF_HIGH_ACCURACY_1
NODE_HOUR_BUDGET^†: 実際のトレーニング料金はこの値以下になります。Cloud モデルでは、予算は 20,000～900,000 ミリノード時間（上限、下限を含む）の範囲に収める必要があります。デフォルト値は 216,000 で、9 ノードが使用された場合の 1 日の経過時間に相当します。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "DECIMAL",
      "validationFraction": "DECIMAL",
      "testFraction": "DECIMAL"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_object_detection_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODELTYPE"],
    "budgetMilliNodeHours": NODE_HOUR_BUDGET
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_object_detection_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODELTYPE",
    "budgetMilliNodeHours": "NODE_HOUR_BUDGET"
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

TRAININGPIPELINE_ID を使用すると、trainingPipeline ジョブのステータスを取得できます。

目標に応じて以下のタブを選択してください。

動作認識分類オブジェクトトラッキング

トレーニング時に、次の AutoML エッジタイプを選択します。

MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途

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: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: 必須。TrainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングデータセットの ID。
TRAINING_FRACTION、TEST_FRACTION: fractionSplit オブジェクトは省略可です。データ分割の制御に使用します。データ分割の制御の詳細については、AutoML モデル用のデータ分割についてをご覧ください。例:
- {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
MODEL_DISPLAY_NAME: トレーニング済みモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION: モデルの説明。
MODEL_LABELS: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODEL_TYPE:
- MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.8,
      "validationFraction": 0,
      "testFraction": 0.2
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": OBJECTIVE,
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODEL_TYPE",
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-11-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-11-14T17:16:55.098953Z"
}

trainingPipeline の進行状況のステータスを取得すると、終了時間を確認できます。

トレーニング時に、次の AutoML エッジタイプを選択します。

MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途

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: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: 必須。TrainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングデータセットの ID。
TRAINING_FRACTION、TEST_FRACTION: fractionSplit オブジェクトは省略可です。データ分割の制御に使用します。データ分割の制御の詳細については、AutoML モデル用のデータ分割についてをご覧ください。例:
- {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
MODEL_DISPLAY_NAME: トレーニング済みモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION: モデルの説明。
MODEL_LABELS: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODEL_TYPE:
- MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.8,
      "validationFraction": 0,
      "testFraction": 0.2
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": OBJECTIVE,
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODEL_TYPE",
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-10-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-10-14T17:16:55.098953Z"
}

trainingPipeline の進行状況のステータスを取得すると、終了時間を確認できます。

トレーニング時に、AutoML エッジタイプを選択します。

MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途
MOBILE_CORAL_VERSATILE_1: Google Coral における予測品質の向上
MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1: Google Coral のレイテンシの短縮
MOBILE_JETSON_VERSATILE_1: NVIDIA Jetson の予測品質の向上
MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1: NVIDIA Jetson のレイテンシの短縮

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: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: データセットが配置され、モデルが作成されるリージョン。例: us-central1
TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME: 必須。TrainingPipeline の表示名。
DATASET_ID: トレーニングデータセットの ID。
TRAINING_FRACTION、TEST_FRACTION: fractionSplit オブジェクトは省略可です。データ分割の制御に使用します。データ分割の制御の詳細については、AutoML モデル用のデータ分割についてをご覧ください。例:
- {"trainingFraction": "0.8","validationFraction": "0","testFraction": "0.2"}
MODEL_DISPLAY_NAME: トレーニング済みモデルの表示名。
MODEL_DESCRIPTION: モデルの説明。
MODEL_LABELS: モデルを整理するための任意の Key-Value ペアのセット。例:
- "env": "prod"
- tier: backend
EDGE_MODEL_TYPE: 以下のいずれか:
- MOBILE_VERSATILE_1: 一般的な用途
- MOBILE_CORAL_VERSATILE_1: Google Coral における予測品質の向上
- MOBILE_CORAL_LOW_LATENCY_1: Google Coral のレイテンシの短縮
- MOBILE_JETSON_VERSATILE_1: NVIDIA Jetson の予測品質の向上
- MOBILE_JETSON_LOW_LATENCY_1: NVIDIA Jetson のレイテンシの短縮
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": "TRAINING_FRACTION",
      "validationFraction": "0",
      "testFraction": "TEST_FRACTION"
    }
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "description": "MODEL_DESCRIPTION",
    "labels": {
      "KEY": "VALUE"
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": ["EDGE_MODEL_TYPE"],
  }
}

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選択します。

curlPowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

レスポンスには、仕様と TRAININGPIPELINE_ID に関する情報が含まれています。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "TRAININGPIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.8,
      "validationFraction": 0,
      "testFraction": 0.2
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": OBJECTIVE,
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "EDGE_MODEL_TYPE",
  },
  "modelToUpload": {
    "displayName": "MODEL_DISPLAY_NAME",
    "labels": {
      "KEY1": "VALUE1",
      "KEY2": "VALUE2"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-10-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-10-14T17:16:55.098953Z"
}

trainingPipeline の進行状況のステータスを取得すると、終了時間を確認できます。

trainingPipeline ステータスを取得する

次のコードを使用して、trainingPipeline の作成ステータスをプログラムで取得します。

RESTJavaPython

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。

LOCATION: TrainingPipeline が配置されているリージョン。
PROJECT: 実際のプロジェクト ID。
TRAININGPIPELINE_ID: 特定の TrainingPipeline の ID。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_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選択します。

curlPowerShell

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID"

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID" | Select-Object -Expand Content

"state" フィールドに、オペレーションの現在のステータスが示されます。完成した trainingPipeline が表示されます。

完了した trainingPipeline 作成オペレーションの場合、出力は次のようになります。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
  "displayName": "PIPELINE_DISPLAYNAME",
  "inputDataConfig": {
    "datasetId": "DATASET_ID",
    "fractionSplit": {
      "trainingFraction": 0.7,
      "validationFraction": 0.15,
      "testFraction": 0.15
    }
  },
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
  "trainingTaskInputs": {
    "modelType": "MOBILE_TF_VERSATILE_1",
    "budgetMilliNodeHours": "1000"
  },
  "modelToUpload": {
    "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/models/4030440191519883264",
    "displayName": "image_classification_edge_model1",
    "labels": {
      "env": "prod",
      "tier": "backend"
    }
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_SUCCEEDED",
  "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "startTime": "2020-07-14T17:16:55.360691Z",
  "endTime": "2020-07-14T18:46:08.169170Z",
  "updateTime": "2020-07-14T18:46:08.169170Z"
}

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Java の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。


import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FilterSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FractionSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredefinedSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TimestampSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipelineName;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;

public class GetTrainingPipelineSample {
  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String trainingPipelineId = "YOUR_TRAINING_PIPELINE_ID";
    getTrainingPipeline(project, trainingPipelineId);
  }

  static void getTrainingPipeline(String project, String trainingPipelineId) throws IOException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      TrainingPipelineName trainingPipelineName =
          TrainingPipelineName.of(project, location, trainingPipelineId);

      TrainingPipeline trainingPipelineResponse =
          pipelineServiceClient.getTrainingPipeline(trainingPipelineName);

      System.out.println("Get Training Pipeline Response");
      System.out.format("\tName: %s\n", trainingPipelineResponse.getName());
      System.out.format("\tDisplay Name: %s\n", trainingPipelineResponse.getDisplayName());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Definition: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskDefinition());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Inputs: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskInputs());
      System.out.format(
          "\tTraining Task Metadata: %s\n", trainingPipelineResponse.getTrainingTaskMetadata());
      System.out.format("\tState: %s\n", trainingPipelineResponse.getState());
      System.out.format("\tCreate Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\tStart Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getStartTime());
      System.out.format("\tEnd Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getEndTime());
      System.out.format("\tUpdate Time: %s\n", trainingPipelineResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\tLabels: %s\n", trainingPipelineResponse.getLabelsMap());
      InputDataConfig inputDataConfig = trainingPipelineResponse.getInputDataConfig();

      System.out.println("\tInput Data Config");
      System.out.format("\t\tDataset Id: %s\n", inputDataConfig.getDatasetId());
      System.out.format("\t\tAnnotations Filter: %s\n", inputDataConfig.getAnnotationsFilter());
      FractionSplit fractionSplit = inputDataConfig.getFractionSplit();

      System.out.println("\t\tFraction Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Fraction: %s\n", fractionSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("\t\t\tValidation Fraction: %s\n", fractionSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("\t\t\tTest Fraction: %s\n", fractionSplit.getTestFraction());
      FilterSplit filterSplit = inputDataConfig.getFilterSplit();

      System.out.println("\t\tFilter Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Filter: %s\n", filterSplit.getTrainingFilter());
      System.out.format("\t\t\tValidation Filter: %s\n", filterSplit.getValidationFilter());
      System.out.format("\t\t\tTest Filter: %s\n", filterSplit.getTestFilter());
      PredefinedSplit predefinedSplit = inputDataConfig.getPredefinedSplit();

      System.out.println("\t\tPredefined Split");
      System.out.format("\t\t\tKey: %s\n", predefinedSplit.getKey());
      TimestampSplit timestampSplit = inputDataConfig.getTimestampSplit();

      System.out.println("\t\tTimestamp Split");
      System.out.format("\t\t\tTraining Fraction: %s\n", timestampSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("\t\t\tTest Fraction: %s\n", timestampSplit.getTestFraction());
      System.out.format("\t\t\tValidation Fraction: %s\n", timestampSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("\t\t\tKey: %s\n", timestampSplit.getKey());
      Model modelResponse = trainingPipelineResponse.getModelToUpload();

      System.out.println("\t\tModel to upload");
      System.out.format("\t\tName: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("\t\tDisplay Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("\t\tDescription: %s\n", modelResponse.getDescription());
      System.out.format("\t\tMetadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("\t\tMeta Data: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("\t\tTraining Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("\t\tArtifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList().toString());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList().toString());
      System.out.format(
          "\t\tSupported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList().toString());
      System.out.format("\t\tCreate Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\t\tUpdate Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\t\tLabels: %s\n", modelResponse.getLabelsMap());
      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();

      System.out.println("\tPredict Schemata");
      System.out.format("\t\tInstance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tParameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tPrediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (Model.ExportFormat supportedExportFormat :
          modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("\tSupported Export Format");
        System.out.format("\t\tId: %s\n", supportedExportFormat.getId());
      }
      ModelContainerSpec containerSpec = modelResponse.getContainerSpec();

      System.out.println("\tContainer Spec");
      System.out.format("\t\tImage Uri: %s\n", containerSpec.getImageUri());
      System.out.format("\t\tCommand: %s\n", containerSpec.getCommandList());
      System.out.format("\t\tArgs: %s\n", containerSpec.getArgsList());
      System.out.format("\t\tPredict Route: %s\n", containerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("\t\tHealth Route: %s\n", containerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : containerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("\t\tEnv");
        System.out.format("\t\t\tName: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("\t\t\tValue: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : containerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("\t\tPort");
        System.out.format("\t\t\tContainer Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("\tDeployed Model");
        System.out.format("\t\tEndpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("\t\tDeployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }

      Status status = trainingPipelineResponse.getError();
      System.out.println("\tError");
      System.out.format("\t\tCode: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("\t\tMessage: %s\n", status.getMessage());
    }
  }
}

Vertex AI SDK for Python のインストールまたは更新の方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Python API リファレンスドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import aiplatform


def get_training_pipeline_sample(
    project: str,
    training_pipeline_id: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    name = client.training_pipeline_path(
        project=project, location=location, training_pipeline=training_pipeline_id
    )
    response = client.get_training_pipeline(name=name)
    print("response:", response)

モデル情報を取得する

trainingPipeline の作成が完了したら、モデルの表示名を使用して詳細なモデル情報を取得できます。

RESTJavaNode.jsPython

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。

LOCATION: モデルが配置されているリージョン。例: us-central1
PROJECT: 実際のプロジェクト ID。
MODEL_DISPLAYNAME: trainingPipeline ジョブの作成時に指定したモデルの表示名。
PROJECT_NUMBER: プロジェクトに自動生成されたプロジェクト番号

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME

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選択します。

curlPowerShell

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME"

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/models?filter=display_name=MODEL_DISPLAYNAME" | Select-Object -Expand Content

トレーニング済みの AutoML Edge モデルについて、次のような出力が表示されます。次のサンプル出力は、画像 AutoML Edge モデルの出力です。

レスポンス

{
  "models": [
    {
      "name": "projects/PROJECT/locations/LOCATION/models/MODEL_ID",
      "displayName": "MODEL_DISPLAYNAME",
      "predictSchemata": {
        "instanceSchemaUri": "https://storage.googleapis.com/google-cloud-aiplatform/schema/predict/instance/image_classification_1.0.0.yaml",
        "parametersSchemaUri": "https://storage.googleapis.com/google-cloud-aiplatform/schema/predict/params/image_classification_1.0.0.yaml",
        "predictionSchemaUri": "https://storage.googleapis.com/google-cloud-aiplatform/schema/predict/prediction/classification_1.0.0.yaml"
      },
      "metadataSchemaUri": "https://storage.googleapis.com/google-cloud-aiplatform/schema/model/metadata/automl_image_classification_1.0.0.yaml",
      "metadata": {
        "modelType": "MOBILE_TF_VERSATILE_1",
        "trainingDataItemsCount": "2174",
        "validationDataItemsCount": "467",
        "trainingAnnotationsCount": "2174",
        "validationAnnotationsCount": "467",
        "eligibleAsBaseModel": true
      },
      "trainingPipeline": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/trainingPipelines/TRAININGPIPELINE_ID",
      "supportedDeploymentResourcesTypes": [
        "AUTOMATIC_RESOURCES"
      ],
      "supportedInputStorageFormats": [
        "jsonl"
      ],
      "supportedOutputStorageFormats": [
        "jsonl"
      ],
      "createTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
      "updateTime": "2020-07-14T18:46:08.169225Z",
      "etag": "AMEw9yNjhttIyiGUgec8vGNeidfX8mGcFT1owDOq1iDT6mmQ7HLHwoomie30pLCTtJ4=",
      "labels": {
        "env": "prod",
        "tier": "backend"
      },
      "supportedExportFormats": [
        {
          "id": "tflite"
        },
        {
          "id": "edgetpu-tflite"
        },
        {
          "id": "tf-saved-model"
        },
        {
          "id": "core-ml"
        },
        {
          "id": "tf-js"
        }
      ]
    }
  ]
}


import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeployedModelRef;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EnvVar;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model.ExportFormat;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelContainerSpec;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ModelServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Port;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredictSchemata;
import java.io.IOException;

public class GetModelSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    getModelSample(project, modelId);
  }

  static void getModelSample(String project, String modelId) throws IOException {
    ModelServiceSettings modelServiceSettings =
        ModelServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (ModelServiceClient modelServiceClient = ModelServiceClient.create(modelServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      ModelName modelName = ModelName.of(project, location, modelId);

      Model modelResponse = modelServiceClient.getModel(modelName);
      System.out.println("Get Model response");
      System.out.format("\tName: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("\tDisplay Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("\tDescription: %s\n", modelResponse.getDescription());

      System.out.format("\tMetadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("\tMetadata: %s\n", modelResponse.getMetadata());
      System.out.format("\tTraining Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("\tArtifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());

      System.out.format(
          "\tSupported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList());
      System.out.format(
          "\tSupported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList());
      System.out.format(
          "\tSupported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList());

      System.out.format("\tCreate Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("\tUpdate Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("\tLabels: %s\n", modelResponse.getLabelsMap());

      PredictSchemata predictSchemata = modelResponse.getPredictSchemata();
      System.out.println("\tPredict Schemata");
      System.out.format("\t\tInstance Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getInstanceSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tParameters Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getParametersSchemaUri());
      System.out.format(
          "\t\tPrediction Schema Uri: %s\n", predictSchemata.getPredictionSchemaUri());

      for (ExportFormat exportFormat : modelResponse.getSupportedExportFormatsList()) {
        System.out.println("\tSupported Export Format");
        System.out.format("\t\tId: %s\n", exportFormat.getId());
      }

      ModelContainerSpec containerSpec = modelResponse.getContainerSpec();
      System.out.println("\tContainer Spec");
      System.out.format("\t\tImage Uri: %s\n", containerSpec.getImageUri());
      System.out.format("\t\tCommand: %s\n", containerSpec.getCommandList());
      System.out.format("\t\tArgs: %s\n", containerSpec.getArgsList());
      System.out.format("\t\tPredict Route: %s\n", containerSpec.getPredictRoute());
      System.out.format("\t\tHealth Route: %s\n", containerSpec.getHealthRoute());

      for (EnvVar envVar : containerSpec.getEnvList()) {
        System.out.println("\t\tEnv");
        System.out.format("\t\t\tName: %s\n", envVar.getName());
        System.out.format("\t\t\tValue: %s\n", envVar.getValue());
      }

      for (Port port : containerSpec.getPortsList()) {
        System.out.println("\t\tPort");
        System.out.format("\t\t\tContainer Port: %s\n", port.getContainerPort());
      }

      for (DeployedModelRef deployedModelRef : modelResponse.getDeployedModelsList()) {
        System.out.println("\tDeployed Model");
        System.out.format("\t\tEndpoint: %s\n", deployedModelRef.getEndpoint());
        System.out.format("\t\tDeployed Model Id: %s\n", deployedModelRef.getDeployedModelId());
      }
    }
  }
}

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアントライブラリの使用にある Node.js の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Model Service Client library
const {ModelServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const modelServiceClient = new ModelServiceClient(clientOptions);

async function getModel() {
  // Configure the parent resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/models/${modelId}`;
  const request = {
    name,
  };
  // Get and print out a list of all the endpoints for this resource
  const [response] = await modelServiceClient.getModel(request);

  console.log('Get model response');
  console.log(`\tName : ${response.name}`);
  console.log(`\tDisplayName : ${response.displayName}`);
  console.log(`\tDescription : ${response.description}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${response.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(response.metadata)}`);
  console.log(`\tTraining pipeline : ${response.trainingPipeline}`);
  console.log(`\tArtifact uri : ${response.artifactUri}`);
  console.log(
    `\tSupported deployment resource types : \
      ${response.supportedDeploymentResourceTypes}`
  );
  console.log(
    `\tSupported input storage formats : \
      ${response.supportedInputStorageFormats}`
  );
  console.log(
    `\tSupported output storage formats : \
      ${response.supportedOutputStoragFormats}`
  );
  console.log(`\tCreate time : ${JSON.stringify(response.createTime)}`);
  console.log(`\tUpdate time : ${JSON.stringify(response.updateTime)}`);
  console.log(`\tLabels : ${JSON.stringify(response.labels)}`);

  const predictSchemata = response.predictSchemata;
  console.log('\tPredict schemata');
  console.log(`\tInstance schema uri : ${predictSchemata.instanceSchemaUri}`);
  console.log(
    `\tParameters schema uri : ${predictSchemata.prametersSchemaUri}`
  );
  console.log(
    `\tPrediction schema uri : ${predictSchemata.predictionSchemaUri}`
  );

  const [supportedExportFormats] = response.supportedExportFormats;
  console.log('\tSupported export formats');
  console.log(`\t${supportedExportFormats}`);

  const containerSpec = response.containerSpec;
  console.log('\tContainer Spec');
  if (!containerSpec) {
    console.log(`\t\t${JSON.stringify(containerSpec)}`);
    console.log('\t\tImage uri : {}');
    console.log('\t\tCommand : {}');
    console.log('\t\tArgs : {}');
    console.log('\t\tPredict route : {}');
    console.log('\t\tHealth route : {}');
    console.log('\t\tEnv');
    console.log('\t\t\t{}');
    console.log('\t\tPort');
    console.log('\t\t{}');
  } else {
    console.log(`\t\t${JSON.stringify(containerSpec)}`);
    console.log(`\t\tImage uri : ${containerSpec.imageUri}`);
    console.log(`\t\tCommand : ${containerSpec.command}`);
    console.log(`\t\tArgs : ${containerSpec.args}`);
    console.log(`\t\tPredict route : ${containerSpec.predictRoute}`);
    console.log(`\t\tHealth route : ${containerSpec.healthRoute}`);
    const env = containerSpec.env;
    console.log('\t\tEnv');
    console.log(`\t\t\t${JSON.stringify(env)}`);
    const ports = containerSpec.ports;
    console.log('\t\tPort');
    console.log(`\t\t\t${JSON.stringify(ports)}`);
  }

  const [deployedModels] = response.deployedModels;
  console.log('\tDeployed models');
  console.log('\t\t', deployedModels);
}
getModel();

def get_model_sample(project: str, location: str, model_name: str):

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    model = aiplatform.Model(model_name=model_name)

    print(model.display_name)
    print(model.resource_name)
    return model

*	`trainingTaskDefinition` で指定したスキーマファイルの説明により、このフィールドの使用方法が記述されます。
†	`trainingTaskDefinition` で指定したスキーマファイルにより、このフィールドが宣言および記述されます。

Vertex AI API を使用した AutoML Edge モデルのトレーニング

AutoML Edge トレーニング パイプラインを作成する

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trainingPipeline ステータスを取得する

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モデル情報を取得する

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次のステップ

AutoML Edge トレーニングパイプラインを作成する