コンソールでアプリを作成する

コンソールでアプリを作成する

Google Cloud コンソールでシンプルな Vertex AI Vision オブジェクト検出アプリを作成する方法について説明します。

---

このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

ガイドを表示

---

始める前に

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the Vision AI API.

   Enable the API

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the Vision AI API.

   Enable the API

オブジェクト検出アプリケーションを作成する

環境を設定したら、アプリを作成できます。

Google Cloud コンソールでは、アプリはグラフとして表示されます。また、Vertex AI Vision では、アプリグラフに少なくとも 2 つのノード（動画ソースノード（ストリーム）と少なくとも 1 つのノード（処理モデルまたは出力先））が必要です。

空白のアプリを作成する

アプリグラフにデータを入力する前に、まず空のアプリを作成する必要があります。

Console

Google Cloud コンソールでアプリを作成します。

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. [作成] ボタンをクリックします。

3. アプリ名として「quickstart-app」と入力し、地域を選択します。

4. [作成] をクリックします。

アプリ コンポーネント ノードを追加する

空のアプリケーションを作成したら、アプリグラフに 3 つのノードを追加できます。ストリームデータを受信できる取り込みノード、データに対してコンピュータ画像タスクを実行する処理ノード、データの宛先ノード（この例では倉庫ストレージの宛先）。

Console

コンソールで、アプリにコンポーネント ノードを追加します。

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. quickstart-app 行で、[グラフを表示] を選択します。処理パイプラインのグラフ ビジュアリゼーションが表示されます。

データ取り込みノードを追加する

1. 入力ストリーム ノードを追加するには、サイドメニューの [コネクタ] セクションで [ストリーム] オプションを選択します。

2. 表示された [ストリーム] メニューの [ソース] セクションで、[ストリームを追加] を選択します。

3. [ストリームを追加] メニューで [新しいストリームを登録] を選択し、ストリーム名として quickstart-stream を追加します。

4. アプリグラフにストリームを追加するには、[ストリームを追加] をクリックします。

データ処理ノードを追加する

1. オブジェクト検出モデルノードを追加するには、サイドメニューの [事前トレーニング済みモデル] セクションで [オブジェクト検出] オプションを選択します。

   

データ ストレージ ノードを追加する

1. 出力先（ストレージ）ノードを追加するには、サイドメニューの [コネクタ] セクションで [Vertex AI Vision の Media Warehouse] オプションを選択します。

2. [Vertex AI Vision の Media Warehouse] メニューで、[ウェアハウスを接続] をクリックします。

3. [ウェアハウスを接続] メニューで、[新しいウェアハウスを作成] を選択します。ウェアハウスに quickstart-warehouse という名前を付け、TTL の期間は 14 日のままにします。

4. [作成] ボタンをクリックしてウェアハウスを追加します。

   

アプリをデプロイして使用できるようにする

必要なすべてのコンポーネントを使用してエンドツーエンドのアプリを構築したら、アプリを使用する最後のステップとして、アプリをデプロイします。

Console

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. リスト内の quickstart-app アプリの横にある [グラフを表示] を選択します。

3. アプリケーション グラフ ビルダー ページで、[Deploy] ボタンをクリックします。

4. 次の確認ダイアログで [デプロイ] を選択します。

   デプロイ オペレーションが完了するまでに数分かかることがあります。デプロイが完了すると、ノードの横に緑色のチェックマークが表示されます。

   

これで完了です。最初の Vertex AI Vision アプリを作成してデプロイしました。アプリの作成とデプロイは、Vertex AI Vision で処理されたメディアデータを取り込んで使用する最初のステップです。

クリーンアップ

このクイックスタートで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

リソースを個別に削除する

ウェアハウスを削除する

1. In the Google Cloud console, go to the Warehouses page.

   Go to the Warehouses tab

2. Locate your quickstart-warehouse warehouse.
3. To delete the warehouse, click Actions, click Delete warehouse, and then follow the instructions.

ストリームを削除する

1. In the Google Cloud console, go to the Streams page.

   Go to the Streams tab

2. Locate your quickstart-stream stream.
3. To delete the stream, click Actions, click Delete stream, and then follow the instructions.

アプリを削除する

1. In the Google Cloud console, go to the Applications page.

   Go to the Applications tab

   Note: You must first undeploy your app before you can delete it.
2. Locate your quickstart-app app.
3. To delete the app, click Actions, click Delete application, and then follow the instructions.

次のステップ

• コマンドライン ツールを使用する前に、プロジェクトと開発環境を設定するを確認する。
• 新しいアプリにデータを取り込む方法を学び、アプリの構築で追加できる他のコンポーネントについて確認する。
• アプリの出力をデータ接続に接続するで、その他の出力ストレージと処理オプションについて学習する。
• コンソールで倉庫データを検索する方法を確認する。
• 詳しくは、責任ある AI への取り組みをご覧ください。