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マルチモーダルデータセット

Vertex AI のマルチモーダルデータセットを使用すると、生成 AI 用のマルチモーダルデータセットを作成、管理、共有、使用できます。マルチモーダルデータセットには、次の主な機能があります。

BigQuery、DataFrame、Cloud Storage の JSONL ファイルからデータセットを読み込むことができます。
データセットを一度作成して、教師ありファインチューニングやバッチ予測など、さまざまなジョブタイプで使用します。これにより、データの重複や形式の問題を防ぐことができます。
すべての生成 AI データセットを 1 つのマネージドロケーションに保存します。
スキーマと構造を検証し、ダウンストリームタスクに必要なリソースを定量化することで、タスクを開始する前にエラーを検出し、費用を見積もることができます。

マルチモーダルデータセットは、Vertex AI SDK for Python または REST API を使用して使用できます。

マルチモーダルデータセットは、Vertex AI のマネージドデータセットの一種です。他のタイプのマネージドデータセットとは次の点で異なります。

マルチモーダルデータセットには、任意のモダリティ（テキスト、画像、音声、動画）のデータを含めることができます。他のタイプのマネージドデータセットは、単一のモダリティ専用です。
マルチモーダルデータセットは、Vertex AI の生成 AI サービス（生成モデルを使用したチューニングやバッチ予測など）でのみ使用できます。他のマネージドデータセットタイプは、Vertex AI 予測モデルでのみ使用できます。
マルチモーダルデータセットは、データのプレビュー、リクエストの検証、費用の見積もりに使用される assemble や assess などの追加メソッドをサポートしています。
マルチモーダルデータセットは、大規模なデータセット用に最適化された BigQuery に保存されます。

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Vertex AI SDK for Python をインストールして初期化する

次のライブラリをインポートします。

from google.cloud.aiplatform.preview import datasets

# To use related features, you may also need to import some of the following features:
from vertexai.preview.tuning import sft
from vertexai.batch_prediction import BatchPredictionJob

from vertexai.generative_models import Content, Part, Tool, ToolConfig, SafetySetting, GenerationConfig, FunctionDeclaration

データセットを作成する

さまざまなソースからマルチモーダル dataset を作成できます。

Pandas DataFrame から

my_dataset = datasets.MultimodalDataset.from_pandas(
    dataframe=my_dataframe,
    target_table_id=table_id    # optional
)

BigQuery DataFrame から:

my_dataset = datasets.MultimodalDataset.from_bigframes(
    dataframe=my_dataframe,
    target_table_id=table_id    # optional
)

BigQuery テーブルから

my_dataset_from_bigquery = datasets.MultimodalDataset.from_bigquery(
    bigquery_uri=f"bq://projectId.datasetId.tableId"
)

BigQuery テーブルから REST API を使用して

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/datasets" \
-d '{
  "display_name": "TestDataset",
  "metadataSchemaUri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/multimodal_1.0.0.yaml",
  "metadata": {
    "inputConfig": {
      "bigquery_source": {
        "uri": "bq://projectId.datasetId.tableId"
      }
    }
  }
}'

Cloud Storage の JSONL ファイルから読み込みます。次の例では、JSONL ファイルに Gemini 用にすでにフォーマットされたリクエストが含まれているため、アセンブリは必要ありません。
```
my_dataset = datasets.MultimodalDataset.from_gemini_request_jsonl(
  gcs_uri = gcs_uri_of_jsonl_file,
)
```

既存のマルチモーダルデータセットから

# Get the most recently created dataset
first_dataset = datasets.MultimodalDataset.list()[0]

# Load dataset based on its name
same_dataset = datasets.MultimodalDataset(first_dataset.name)

テンプレートを作成して適用する

テンプレートは、マルチモーダルデータセットをモデルに渡すことができる形式に変換する方法を定義します。これは、チューニングジョブまたはバッチ予測ジョブの実行に必要です。

Vertex AI SDK for Python

テンプレートを作成します。テンプレートを作成する方法は 2 つあります。

construct_single_turn_template ヘルパーメソッドを使用します。

template_config = datasets.construct_single_turn_template(
        prompt="This is the image: {image_uris}",
        response="{labels}",
        system_instruction='You are a botanical image classifier. Analyze the provided image '
                'and determine the most accurate classification of the flower.'
                'These are the only flower categories: [\'daisy\', \'dandelion\', \'roses\', \'sunflowers\', \'tulips\'].'
                'Return only one category per image.'
)

GeminiExample からテンプレートを手動で作成します。これにより、マルチターンの会話など、より細かい粒度が可能になります。次のコードサンプルには、field_mapping を指定するためのコメントアウトされたコードも含まれています。これにより、データセットの列名とは異なるプレースホルダ名を使用できます。次に例を示します。

# Define a GeminiExample
gemini_example = datasets.GeminiExample(
    contents=[
        Content(role="user", parts=[Part.from_text("This is the image: {image_uris}")]),
        Content(role="model", parts=[Part.from_text("This is the flower class: {label}.")]),
      Content(role="user", parts=[Part.from_text("Your response should only contain the class label.")]),
      Content(role="model", parts=[Part.from_text("{label}")]),

      # Optional: If you specify a field_mapping, you can use different placeholder values. For example:
      # Content(role="user", parts=[Part.from_text("This is the image: {uri_placeholder}")]),
      # Content(role="model", parts=[Part.from_text("This is the flower class: {flower_placeholder}.")]),
      # Content(role="user", parts=[Part.from_text("Your response should only contain the class label.")]),
      # Content(role="model", parts=[Part.from_text("{flower_placeholder}")]),
    ],
    system_instruction=Content(
        parts=[
            Part.from_text(
                'You are a botanical image classifier. Analyze the provided image '
                'and determine the most accurate classification of the flower.'
                'These are the only flower categories: [\'daisy\', \'dandelion\', \'roses\', \'sunflowers\', \'tulips\'].'
                'Return only one category per image.'
            )
        ]
    ),
)

# construct the template, specifying a map for the placeholder
template_config = datasets.GeminiTemplateConfig(
    gemini_example=gemini_example,

    # Optional: Map the template placeholders to the column names of your dataset.
    # Not required if the template placesholders are column names of the dataset.
    # field_mapping={"uri_placeholder": "image_uris", "flower_placeholder": "labels"},
)

データセットに接続します。

my_dataset.attach_template_config(template_config=template_config)

REST

patch メソッドを呼び出し、metadata フィールドを次のように更新します。

BigQuery テーブルの URI。BigQuery テーブルから作成されたデータセットの場合、これはソース bigquery_uri です。JSONL や DataFrame などの他のソースから作成されたデータセットの場合、これはデータがコピーされた BigQuery テーブルです。
gemini_template_config。

curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d $'{
  "metadata": {
    "input_config": {
      "bigquery_source": {
        "uri": "bq://projectId.datasetId.tableId"
      }
    },
    "gemini_template_config_source": {
      "gemini_template_config": {
        "gemini_example": {
          "contents": [
            {
              "role": "user",
              "parts": [
                {
                  "text": "This is the image: {image_uris}"

                }
              ]
            },
            {
              "role": "model",
              "parts": [
                {
                  "text": "response"
                }
              ]
            }
          ]
        "systemInstruction": {
            "parts": [
                {
                    "text": "You are a botanical image classifier."
                }
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}' \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID?updateMask=metadata"

（省略可）データセットを組み立てる

assemble メソッドは、テンプレートを適用してデータセットを変換し、出力を新しい BigQuery テーブルに保存します。これにより、モデルに渡される前にデータをプレビューできます。

デフォルトでは、データセットに添付された template_config が使用されますが、テンプレートを指定してデフォルトの動作をオーバーライドできます。

Vertex AI SDK for Python

table_id, assembly = my_dataset.assemble(template_config=template_config)

# Inspect the results
assembly.head()

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:assemble" \
-d '{}'

たとえば、マルチモーダルデータセットに次のデータが含まれているとします。

行	image_uris	ラベル
1	gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/1396526833_fb867165be_n.jpg	デイジー

次に、assemble メソッドは、各行にリクエスト本文を含む table_id という名前の新しい BigQuery テーブルを作成します。次に例を示します。

{
  "contents": [
    {
      "parts": [
        {
          "text": "This is the image: "
        },
        {
          "fileData": {
            "fileUri": "gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/1396526833_fb867165be_n.jpg",
            "mimeType": "image/jpeg"
          }
        }
      ],
      "role": "user"
    },
    {
      "parts": [
        {
          "text": "daisy"
        }
      ],
      "role": "model"
    }
  ],
  "systemInstruction": {
    "parts": [
      {
        "text": "You are a botanical image classifier. Analyze the provided image and determine the most accurate classification of the flower.These are the only flower categories: ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips'].Return only one category per image."
      }
    ]
  }
}

モデルをチューニングする

マルチモーダルデータセットを使用して Gemini モデルをチューニングできます。

（省略可）データセットを検証する

データセットを評価して、データセットの形式エラーやモデルエラーなどのエラーが含まれているかどうかを確認します。

Vertex AI SDK for Python

assess_tuning_validity() を呼び出します。デフォルトでは、データセットに添付された template_config が使用されますが、テンプレートを指定してデフォルトの動作をオーバーライドできます。

# Attach template
my_dataset.attach_template_config(template_config=template_config)

# Validation for tuning
validation = my_dataset.assess_tuning_validity(
    model_name="gemini-2.0-flash-001",
    dataset_usage="SFT_TRAINING"
)

# Inspect validation result
validation.errors

REST

assess メソッドを呼び出し、TuningValidationAssessmentConfig を指定します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:assess" \
-d '{
  "tuningValidationAssessmentConfig": {
    "modelName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/gemini-2.0-flash-001",
    "datasetUsage": "SFT_TRAINING"
  }
}'

（省略可）リソース使用量を推定する

データセットを評価して、チューニングジョブのトークン数と課金対象文字数を取得します。

Vertex AI SDK for Python

assess_tuning_resources() を呼び出します。

# Resource estimation for tuning.
tuning_resources = my_dataset.assess_tuning_resources(
    model_name="gemini-2.0-flash-001"
)

print(tuning_resources)
# For example, TuningResourceUsageAssessmentResult(token_count=362688, billable_character_count=122000)

REST

assess メソッドを呼び出し、TuningResourceUsageAssessmentConfig を指定します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:assess" \
-d '{
  "tuningResourceUsageAssessmentConfig": {
    "modelName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/gemini-2.0-flash-001"
  }
}'

チューニングジョブを実行する

Vertex AI SDK for Python

from vertexai.tuning import sft

sft_tuning_job = sft.train(
  source_model="gemini-2.0-flash-001",
  # Pass the Vertex Multimodal Datasets directly
  train_dataset=my_multimodal_dataset,
  validation_dataset=my_multimodal_validation_dataset,
)

Google Gen AI SDK

from google import genai
from google.genai.types import HttpOptions, CreateTuningJobConfig

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

tuning_job = client.tunings.tune(
  base_model="gemini-2.0-flash-001",
  # Pass the resource name of the Vertex Multimodal Dataset, not the dataset object
  training_dataset={
      "vertex_dataset_resource": my_multimodal_dataset.resource_name
  },
  # Optional
  config=CreateTuningJobConfig(
      tuned_model_display_name="Example tuning job"),
)

詳細については、チューニングジョブを作成するをご覧ください。

バッチ予測

マルチモーダルデータセットを使用してバッチ予測を取得できます。

（省略可）データセットを検証する

データセットを評価して、データセットの形式エラーやモデルエラーなどのエラーが含まれているかどうかを確認します。

Vertex AI SDK for Python

assess_batch_prediction_validity() を呼び出します。デフォルトでは、データセットに添付された template_config が使用されますが、テンプレートを指定してデフォルトの動作をオーバーライドできます。

# Attach template
my_dataset.attach_template_config(template_config=template_config)

# Validation for batch prediction
validation = my_dataset.assess_batch_prediction_validity(
    model_name="gemini-2.0-flash-001",
    dataset_usage="SFT_TRAINING"
)

# Inspect validation result
validation.errors

REST

assess メソッドを呼び出し、batchPredictionValidationAssessmentConfig を指定します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:assess" \
-d '{
  "batchPredictionValidationAssessmentConfig": {
    "modelName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/gemini-2.0-flash-001",
  }
}'

（省略可）リソース使用量を推定する

データセットを評価して、ジョブのトークン数を取得します。

Vertex AI SDK for Python

assess_batch_prediction_resources() を呼び出します。

batch_prediction_resources = my_dataset.assess_batch_prediction_resources(
    model_name="gemini-2.0-flash"
)

print(batch_prediction_resources)
# For example, BatchPredictionResourceUsageAssessmentResult(token_count=362688, audio_token_count=122000)

REST

assess メソッドを呼び出し、batchPredictionResourceUsageAssessmentConfig を指定します。

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/datasets/DATASET_ID:assess" \
-d '{
  "batchPredictionResourceUsageAssessmentConfig": {
    "modelName": "projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/models/gemini-2.0-flash-001"
  }
}'

バッチ予測ジョブを実行する

マルチモーダルデータセットを使用してバッチ予測を行うには、組み立てられた出力の BigQuerytable_id を渡します。

Vertex AI SDK for Python

from vertexai.batch_prediction import BatchPredictionJob

# Dataset needs to have an attached template_config to batch prediction
my_dataset.attach_template_config(template_config=template_config)

# assemble dataset to get assembly table id
assembly_table_id, _ = my_dataset.assemble()

batch_prediction_job = BatchPredictionJob.submit(
    source_model="gemini-2.0-flash-001",
    input_dataset=assembly_table_id,
)

Google Gen AI SDK

from google import genai

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

# Attach template_config and assemble dataset
my_dataset.attach_template_config(template_config=template_config)
assembly_table_id, _ = my_dataset.assemble()

job = client.batches.create(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    src=assembly_table_id,
)

詳細については、バッチ予測ジョブをリクエストするをご覧ください。

制限事項

マルチモーダルデータセットは、生成 AI 機能でのみ使用できます。AutoML トレーニングやカスタムトレーニングなどの非生成 AI 機能では使用できません。
マルチモーダルデータセットは、Gemini などの Google モデルでのみ使用できます。サードパーティのモデルでは使用できません。

料金

モデルをチューニングしたり、バッチ予測ジョブを実行したりすると、生成 AI の使用量と BigQuery でのデータセットのクエリに対して課金されます。

マルチモーダルデータセットの作成、組み立て、評価を行うと、BigQuery でのマルチモーダルデータセットの保存とクエリに対して課金されます。具体的には、次のオペレーションはこれらの基盤となるサービスを使用します。

Create 個のデータセット
- 既存の BigQuery テーブルまたは DataFrame から作成されたデータセットには、追加のストレージ費用は発生しません。これは、データの別のコピーを保存するのではなく、論理ビューを使用するためです。
- 他のソースから作成されたデータセットは、データを新しい BigQuery テーブルにコピーするため、BigQuery でストレージ費用が発生します。たとえば、アクティブな論理ストレージの場合、1 GiB あたり月額 $0.02 です。
Assemble 個のデータセット
- このメソッドは、モデルリクエスト形式の完全なデータセットを含む新しい BigQuery テーブルを作成します。これにより、BigQuery でストレージ費用が発生します。たとえば、アクティブな論理ストレージの場合、1 GiB あたり月額 $0.02 です。
- このメソッドはデータセットを 1 回読み取るため、BigQuery でクエリ費用が発生します。たとえば、オンデマンドコンピューティングの料金は TiB あたり $6.25 です。データセットの検証とリソースの見積もり
Assess はデータセットを 1 回読み取るため、BigQuery でクエリ費用が発生します。たとえば、オンデマンドコンピューティングの料金は TiB あたり $6.25 です。

料金計算ツールを使用すると、予想使用量に基づいて費用の見積もりを出すことができます。

マルチモーダル データセット 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。

始める前に

データセットを作成する

テンプレートを作成して適用する

Vertex AI SDK for Python

REST

（省略可）データセットを組み立てる

Vertex AI SDK for Python

REST

モデルをチューニングする

（省略可）データセットを検証する

Vertex AI SDK for Python

REST

（省略可）リソース使用量を推定する

Vertex AI SDK for Python

REST

チューニング ジョブを実行する

Vertex AI SDK for Python

Google Gen AI SDK

バッチ予測

（省略可）データセットを検証する

Vertex AI SDK for Python

REST

（省略可）リソース使用量を推定する

Vertex AI SDK for Python

REST

バッチ予測ジョブを実行する

Vertex AI SDK for Python

Google Gen AI SDK

制限事項

料金

マルチモーダルデータセット

チューニングジョブを実行する