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Cloud Storage からのバッチ予測

このページでは、Cloud Storage を使用してバッチ予測を取得する方法について説明します。

1. 入力を準備する

Gemini モデルのバッチは、Cloud Storage に保存されている 1 つの JSON Lines（JSONL）ファイルを入力データとして受け入れます。バッチ入力データの各行は、Gemini API と同じ形式に従ったモデルへのリクエストです。

次に例を示します。

{"request":{"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "What is the relation between the following video and image samples?"}, {"fileData": {"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4", "mimeType": "video/mp4"}}, {"fileData": {"fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cricket.jpeg", "mimeType": "image/jpeg"}}]}], "generationConfig": {"temperature": 0.9, "topP": 1, "maxOutputTokens": 256}}}

サンプルバッチリクエストファイルをダウンロードします。

入力データを準備して Cloud Storage にアップロードしたら、AI Platform サービスエージェントに Cloud Storage ファイルに対する権限があることを確認します。

2. バッチジョブを送信する

バッチジョブは、 Google Cloud コンソール、REST API、または Google Gen AI SDK を使用して作成できます。

コンソール

Google Cloud コンソールの [Vertex AI] セクションで、[バッチ推論] ページに移動します。

[バッチ推論] に移動
[作成] をクリックします。

REST

バッチ予測ジョブを作成するには、projects.locations.batchPredictionJobs.create メソッドを使用します。

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: Gemini モデルをサポートするリージョン。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
MODEL_PATH: パブリッシャーモデル名（publishers/google/models/gemini-2.5-flash など）またはチューニング済みエンドポイント名（projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/MODEL_ID など）。ここで、MODEL_ID はチューニング済みモデルのモデル ID です。
INPUT_URI: JSONL バッチ予測入力の Cloud Storage の場所（gs://bucketname/path/to/file.jsonl など）。
OUTPUT_FORMAT:Cloud Storage バケットに出力するには、jsonl を指定します。
DESTINATION: BigQuery の場合は、bigqueryDestination を指定します。Cloud Storage の場合は、gcsDestination を指定します。
OUTPUT_URI_FIELD_NAME: BigQuery の場合は、outputUri を指定します。Cloud Storage の場合は、outputUriPrefix を指定します。
OUTPUT_URI: BigQuery の場合は、テーブルの場所（bq://myproject.mydataset.output_result など）を指定します。BigQuery の出力データセットのリージョンは、Vertex AI バッチ予測ジョブのリージョンと同じである必要があります。Cloud Storage の場合は、バケットとディレクトリの場所（例: gs://mybucket/path/to/output）を指定します。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs

リクエストの本文（JSON）:

{
  "displayName": "my-cloud-storage-batch-prediction-job",
  "model": "MODEL_PATH",
  "inputConfig": {
    "instancesFormat": "jsonl",
    "gcsSource": {
      "uris" : "INPUT_URI"
    }
  },
  "outputConfig": {
    "predictionsFormat": "OUTPUT_FORMAT",
    "DESTINATION": {
      "OUTPUT_URI_FIELD_NAME": "OUTPUT_URI"
    }
  }
}

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/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs"

PowerShell

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_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID",
  "displayName": "my-cloud-storage-batch-prediction-job",
  "model": "publishers/google/models/gemini-2.5-flash",
  "inputConfig": {
    "instancesFormat": "jsonl",
    "gcsSource": {
      "uris": [
        "INPUT_URI"
      ]
    }
  },
  "outputConfig": {
    "predictionsFormat": "OUTPUT_FORMAT",
    "DESTINATION": {
      "OUTPUT_URI_FIELD_NAME": "OUTPUT_URI"
    }
  },
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "createTime": "2024-10-16T19:33:59.153782Z",
  "updateTime": "2024-10-16T19:33:59.153782Z",
  "modelVersionId": "1"
}

レスポンスには、バッチジョブの固有識別子が含まれます。BATCH_JOB_ID を使用して、バッチジョブのステータスをポーリングできます。詳細については、ジョブのステータスをモニタリングするをご覧ください。注: カスタムサービスアカウント、ライブ進捗状況、CMEK、VPCSC のレポートはサポートされていません。

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

import time

from google import genai
from google.genai.types import CreateBatchJobConfig, JobState, HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))
# TODO(developer): Update and un-comment below line
# output_uri = "gs://your-bucket/your-prefix"

# See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.batches.Batches.create
job = client.batches.create(
    # To use a tuned model, set the model param to your tuned model using the following format:
    # model="projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/models/{MODEL_ID}
    model="gemini-2.5-flash",
    # Source link: https://storage.cloud.google.com/cloud-samples-data/batch/prompt_for_batch_gemini_predict.jsonl
    src="gs://cloud-samples-data/batch/prompt_for_batch_gemini_predict.jsonl",
    config=CreateBatchJobConfig(dest=output_uri),
)
print(f"Job name: {job.name}")
print(f"Job state: {job.state}")
# Example response:
# Job name: projects/%PROJECT_ID%/locations/us-central1/batchPredictionJobs/9876453210000000000
# Job state: JOB_STATE_PENDING

# See the documentation: https://googleapis.github.io/python-genai/genai.html#genai.types.BatchJob
completed_states = {
    JobState.JOB_STATE_SUCCEEDED,
    JobState.JOB_STATE_FAILED,
    JobState.JOB_STATE_CANCELLED,
    JobState.JOB_STATE_PAUSED,
}

while job.state not in completed_states:
    time.sleep(30)
    job = client.batches.get(name=job.name)
    print(f"Job state: {job.state}")
# Example response:
# Job state: JOB_STATE_PENDING
# Job state: JOB_STATE_RUNNING
# Job state: JOB_STATE_RUNNING
# ...
# Job state: JOB_STATE_SUCCEEDED

3. ジョブのステータスと進行状況をモニタリングする

ジョブを送信したら、 Google Cloud コンソール、REST API、または Google Gen AI SDK を使用して、バッチジョブのステータスを確認できます。

コンソール

[バッチ推論] ページに移動します。

[バッチ推論] に移動
バッチジョブを選択して進行状況をモニタリングします。

REST

バッチ予測ジョブをモニタリングするには、projects.locations.batchPredictionJobs.get メソッドを使用して、レスポンスの CompletionStats フィールドを表示します。

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: Gemini モデルをサポートするリージョン。
PROJECT_ID:
BATCH_JOB_ID: 実際のバッチジョブ ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_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。

curl

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_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID"

PowerShell

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_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID" | Select-Object -Expand Content

次のような JSON レスポンスが返されます。

レスポンス

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID",
  "displayName": "my-cloud-storage-batch-prediction-job",
  "model": "publishers/google/models/gemini-2.5-flash",
  ...
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "completionStats": {
    "successfulCount": "10",
    "failedCount": "1"
  },
  "createTime": "2024-10-16T19:33:59.153782Z",
  "updateTime": "2024-10-16T19:33:59.153782Z",
  "modelVersionId": "1"
}

Python

インストール

pip install --upgrade google-genai

詳しくは、SDK リファレンスドキュメントをご覧ください。

Vertex AI で Gen AI SDK を使用するための環境変数を設定します。

# Replace the `GOOGLE_CLOUD_PROJECT` and `GOOGLE_CLOUD_LOCATION` values
# with appropriate values for your project.
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=GOOGLE_CLOUD_PROJECT
export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=global
export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=True

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions

client = genai.Client(http_options=HttpOptions(api_version="v1"))

# Get the batch job
# Eg. batch_job_name = "projects/123456789012/locations/us-central1/batchPredictionJobs/1234567890123456789"
batch_job = client.batches.get(name=batch_job_name)

print(f"Job state: {batch_job.state}")
# Example response:
# Job state: JOB_STATE_PENDING
# Job state: JOB_STATE_RUNNING
# Job state: JOB_STATE_SUCCEEDED

ジョブの状態ステータスの説明については、JobState をご覧ください。

4. バッチ出力を取得する

バッチ予測ジョブが完了すると、ジョブの作成時に指定した Cloud Storage バケットに出力が保存されます。成功した行の場合、モデルのレスポンスは response フィールドに格納されます。それ以外の場合、エラーの詳細が status フィールドに格納され、詳細な調査が可能です。

長時間実行ジョブの間、完了した予測は指定された出力先に継続的にエクスポートされます。バッチ予測ジョブが終了すると、完了した行はすべてエクスポートされます。完了した予測に対してのみ課金されます。

出力例

成功例

{
  "status": "",
  "processed_time": "2024-11-01T18:13:16.826+00:00",
  "request": {
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "fileData": null,
            "text": "What is the relation between the following video and image samples?"
          },
          {
            "fileData": {
              "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/animals.mp4",
              "mimeType": "video/mp4"
            },
            "text": null
          },
          {
            "fileData": {
              "fileUri": "gs://cloud-samples-data/generative-ai/image/cricket.jpeg",
              "mimeType": "image/jpeg"
            },
            "text": null
          }
        ],
        "role": "user"
      }
    ]
  },
  "response": {
    "candidates": [
      {
        "avgLogprobs": -0.5782725546095107,
        "content": {
          "parts": [
            {
              "text": "This video shows a Google Photos marketing campaign where animals at the Los Angeles Zoo take self-portraits using a modified Google phone housed in a protective case. The image is unrelated."
            }
          ],
          "role": "model"
        },
        "finishReason": "STOP"
      }
    ],
    "modelVersion": "gemini-2.0-flash-001@default",
    "usageMetadata": {
      "candidatesTokenCount": 36,
      "promptTokenCount": 29180,
      "totalTokenCount": 29216
    }
  }
}

失敗例

{
  "status": "Bad Request: {\"error\": {\"code\": 400, \"message\": \"Please use a valid role: user, model.\", \"status\": \"INVALID_ARGUMENT\"}}",
  "processed_time": "2025-07-09T19:57:43.558+00:00",
  "request": {
    "contents": [
      {
        "parts": [
          {
            "text": "Explain how AI works in a few words"
          }
        ],
        "role": "tester"
      }
    ]
  },
  "response": {}
}

Cloud Storage からのバッチ予測 コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

1. 入力を準備する

2. バッチジョブを送信する

コンソール

REST

curl

PowerShell

レスポンス

Python

インストール

3. ジョブのステータスと進行状況をモニタリングする

コンソール

REST

curl

PowerShell

レスポンス

Python

インストール

4. バッチ出力を取得する

出力例

Cloud Storage からのバッチ予測