Hello 動画データ: バッチ予測に使用するモデルのデプロイ

このチュートリアルには複数のページが含まれます。

  1. プロジェクトの設定

  2. 動画分類データセットの作成

  3. AutoML 動画分類モデルのトレーニング

  4. バッチ予測に使用するモデルのデプロイ

  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。

Vertex AI がモデルのトレーニング完了を通知するメールに、モデルへのリンクが含まれています。 Vertex AI ダッシュボード

モデルを選択して続行します。

1. バッチ予測を作成する

  1. [モデル] ページで [バッチ予測] タブを選択し、[バッチ予測を作成] を選択します。

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  2. [新しいバッチ予測] フォームが表示されます。分類する動画(ソースファイル)のリストを指定します。

    • バッチ予測の名前を指定します。
    • ソースパスに [gs://]automl-video-demo-data/hmdb_split1_predict.jsonl を使用します。
    • バケットに送信先パスを入力します。結果は predict_results フォルダに追加されます
      [gs://]your-own-gsc-path/predict_results
    • [作成] を選択します。

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結果を表示

ジョブが完了すると、[バッチ予測] タブに demo_data_predictions が表示されます。

  1. [バッチ予測] ビューで demo-model-prediction リンクをクリックします。

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    バッチ予測ジョブの詳細が表示されます。

  2. [エクスポート ロケーション] の右側にあるリンクをクリックして、ストレージ バケットで結果を表示します。

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    ストレージ バケットの検索結果が表示されます。

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  3. UI で結果を確認するには、[結果を表示] をクリックします。

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    動画が表示されます。

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    プルダウンから別の動画を選択して結果を確認できます。

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    信頼度のしきい値を調整して、予測を表示または非表示にします。

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結果を見る

動画へのアノテーション付けの結果では、次の 3 種類の情報が提供されます。

  • 動画のラベル。この情報は、結果ページの動画の下の [Segment] タブにあります。
  • 動画内のショットのラベル。この情報は、結果ページの動画の下の [Shot] タブにあります。
  • 動画内の 1 秒間隔ごとのラベル。この情報は、結果ページの動画の下の [1 Second Interval] タブにあります。

より多くのラベルが表示されるようにするには、予測をリクエストするときにしきい値スコアを変更します。指定したしきい値を超えるラベルだけが表示されます。

予測が失敗した場合は、[最近の予測] リスト上の結果に赤色のアイコンが表示されます。

予測をリクエストした動画のうち 1 つだけが失敗した場合は、[最近の予測] リスト上でその予測が緑色で示されます。予測の結果ページでは、Vertex AI のアノテーションが付けられた動画の結果を確認できます。

次のステップ

チュートリアルの最後のページで、作成したリソースをクリーンアップする。