Hello テキストデータ: AutoML テキスト分類モデルのトレーニング

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。

詳細については、次のいずれかの環境で Jupyter ノートブック「AutoML テキスト分類モデルの作成、トレーニング、デプロイ」を実行してください。

Colab で開く | Colab Enterprise で開く | Vertex AI Workbench のユーザー管理のノートブックで開く | GitHub で表示する

Vertex AI のコンソールを使用して、AutoML テキスト分類モデルをトレーニングします。データセットを作成してデータをインポートしたら、Vertex AI のコンソールを使用してモデルのトレーニングを開始します。

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

1. プロジェクトと環境の設定

2. テキスト分類データセットの作成

3. AutoML テキスト分類モデルのトレーニング

4. エンドポイントへのモデルのデプロイと予測の送信

5. プロジェクトのクリーンアップ

各ページは、前のページのチュートリアルの手順をすでに実施していることを前提としています。

AutoML モデルをトレーニングする

1. Google Cloud コンソールで、[Model Registry] ページに移動します。

   [Model Registry] ページに移動

2. [リージョン] で [us-central1 (アイオワ)] を選択します。

3. [作成] を選択して [Train new model] ウィンドウを開きます。

4. [Train new model] ウィンドウで、次の手順を行います。

   1. [続行] をクリックします。

   2. [トレーニングを開始] をクリックします。

トレーニングには数時間かかります。モデルのトレーニングが完了すると、メール通知が届きます。

次のステップ

このチュートリアルの次のページに進み、トレーニング済みの AutoML モデルをエンドポイントにデプロイし、ドキュメントを予測用モデルに送信する。