動画動作認識モデルをトレーニングする

このページでは、Google Cloud コンソールまたは Vertex AI API を使用して、動画データセットから AutoML 動作認識モデルをトレーニングする方法について説明します。

AutoML モデルをトレーニングする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[データセット] ページに移動します。

[データセット] ページに移動
モデルのトレーニングに使用するデータセットの名前をクリックして、詳細ページを開きます。
[新しいモデルのトレーニング] をクリックします。

注: ブラウザに「model.new」と入力すると、モデル作成ページに直接移動できます。
新しいモデルの表示名を入力します。
トレーニングデータの分割方法を手動で設定する場合は、[ADVANCED OPTIONS] を展開し、データ分割オプションを選択します。詳細。
[続行] をクリックします。
モデルのトレーニング方法を選択します。
- AutoML は幅広いユースケースに適しています。
- Seq2seq+ はテストに適しています。このアーキテクチャはシンプルで、検索スペースが小さいため、AutoML よりも速く収束する可能性が高くなります。Google でのテストによると、Seq2Seq+ は少ない時間予算で十分に機能し、サイズが 1 GB 未満のデータセットで高いパフォーマンスを発揮します。
[続行] をクリックします。
[トレーニングを開始] をクリックします。
データのサイズ、複雑さ、トレーニング予算（指定された場合）に応じて、モデルのトレーニングに何時間もかかることがあります。このタブを閉じて、後で戻ることもできます。モデルのトレーニングが完了すると、メールが送られてきます。

トレーニング開始から数分後には、モデルのプロパティ情報からトレーニングノード時間の見積もりを確認できます。トレーニングをキャンセルした場合、現在のプロダクトに料金はかかりません。

API

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_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。

curl

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/beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

PowerShell

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": "2020-07-14T17:16:55.098953Z",
  "updateTime": "2020-07-14T17:16:55.098953Z"
}

Java

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.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs.ModelType;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "PROJECT";
    String displayName = "DISPLAY_NAME";
    String datasetId = "DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "MODEL_DISPLAY_NAME";
    createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
        project, displayName, datasetId, modelDisplayName);
  }

  static void createTrainingPipelineVideoActionRecognitionSample(
      String project, String displayName, String datasetId, String modelDisplayName)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings settings =
        PipelineServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();
    String location = "us-central1";

    // 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 client = PipelineServiceClient.create(settings)) {
      AutoMlVideoActionRecognitionInputs trainingTaskInputs =
          AutoMlVideoActionRecognitionInputs.newBuilder().setModelType(ModelType.CLOUD).build();

      InputDataConfig inputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model modelToUpload = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(displayName)
              .setTrainingTaskDefinition(
                  "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
                      + "automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml")
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(trainingTaskInputs))
              .setInputDataConfig(inputDataConfig)
              .setModelToUpload(modelToUpload)
              .build();
      LocationName parent = LocationName.of(project, location);
      TrainingPipeline response = client.createTrainingPipeline(parent, trainingPipeline);
      System.out.format("response: %s\n", response);
      System.out.format("Name: %s\n", response.getName());
    }
  }
}

Python

Python をインストールまたは更新する方法については、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
from google.cloud.aiplatform.gapic.schema import trainingjob

def create_training_pipeline_video_action_recognition_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: str,
    model_type: 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)
    training_task_inputs = trainingjob.definition.AutoMlVideoActionRecognitionInputs(
        # modelType can be either 'CLOUD' or 'MOBILE_VERSATILE_1'
        model_type=model_type,
    ).to_value()

    training_pipeline = {
        "display_name": display_name,
        "training_task_definition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_action_recognition_1.0.0.yaml",
        "training_task_inputs": training_task_inputs,
        "input_data_config": {"dataset_id": dataset_id},
        "model_to_upload": {"display_name": model_display_name},
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_training_pipeline(
        parent=parent, training_pipeline=training_pipeline
    )
    print("response:", response)

REST を使用してデータ分割を制御する

トレーニングセット、検証セット、テストセットの間でトレーニングデータをどのように分割するかを制御できます。Vertex AI API を使用する場合は、Split オブジェクトを使用してデータの分割を決定します。トレーニングデータの分割に使用できるオブジェクトタイプの 1 つとして、Split オブジェクトを InputConfig オブジェクトに含めることができます。選択できるメソッドは 1 つのみです。

FractionSplit:
- TRAINING_FRACTION: トレーニングセットに使用されるトレーニングデータの割合。
- VALIDATION_FRACTION: 検証セットに使用されるトレーニングデータの割合。動画データに対しては使用されません。
- TEST_FRACTION: テストセットに使用されるトレーニングデータの割合。
いずれか 1 つでも指定する場合は、すべてを指定する必要があります。割合の合計が 1.0 になるようにしてください。割合のデフォルト値は、データ型によって異なります。詳細については、こちらをご覧ください。
```
"fractionSplit": {
  "trainingFraction": TRAINING_FRACTION,
  "validationFraction": VALIDATION_FRACTION,
  "testFraction": TEST_FRACTION
},
```
FilterSplit:

TRAINING_FILTER: このフィルタに一致するデータ項目がトレーニングセットに使用されます。
VALIDATION_FILTER: このフィルタに一致するデータ項目が検証セットに使用されます。動画データの場合は "-" にする必要があります。
TEST_FILTER: このフィルタに一致するデータ項目がテストセットに使用されます。

これらのフィルタは、ml_use ラベル、またはデータに適用されたラベルとともに使用できます。ml-use ラベルとその他のラベルを使用してデータをフィルタリングする方法をご確認ください。

次の例は、検証セットを含む、ml_use ラベルを持つ filterSplit オブジェクトの使用方法を示しています。

"filterSplit": {
"trainingFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=training",
"validationFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=validation",
"testFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=test"
}

データセットを作成する

モデルを評価する