このドキュメントは、AutoML Vision(Vertex AI とは異なります)を対象としています。Vertex AI を使用している場合は、Vertex AI のドキュメントをご覧ください。

バッチ予測の作成

モデルを作成(トレーニング)した後、batchPredict メソッドを使用すると、複数の画像の予測をバッチで行う非同期リクエストを送信できます。batchPredict メソッドは、モデルが予測する画像のプライマリ オブジェクトに基づいて画像にラベルを適用します。

カスタムモデルの最大寿命は一般提供リリースから 18 か月です。この時間が経過した後もアノテーションの適用を継続するには、新しいモデルを作成し、トレーニングする必要があります。

バッチ予測

画像のアノテーション(予測)をリクエストするには、batchPredict コマンドを実行します。batchPredict コマンドは、Google Cloud Storage バケットに格納され、アノテーションを付ける画像のパスを含む CSV ファイルを入力として使用します。1 つの行に、Google Cloud Storage にある 1 つの画像のパスを指定します。

batch_prediction.csv:

gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image1.jpg
gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image2.jpg
gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image3.jpg
gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image4.jpg
gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image5.jpg
gs://my-cloud-storage-bucket/prediction_files/image6.png

CSV ファイルに指定されている画像の数によっては、バッチ予測タスクの完了に時間がかかることがあります。少数の画像でバッチ予測を行う場合でも、最低で 30 分はかかります。

REST とコマンドライン

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-id: GCP プロジェクト ID
  • location-id: 有効なロケーション ID。現在のところ、次の値を使用する必要があります。
    • us-central1
  • model-id: モデルを作成したときにレスポンスで返されたモデルの ID。この ID は、モデルの名前の最後の要素です。例:
    • モデル名: projects/project-id/locations/location-id/models/IOD4412217016962778756
    • モデル ID: IOD4412217016962778756
  • input-storage-path: Google Cloud Storage に保存されている CSV ファイルへのパス。リクエスト元のユーザーには、少なくともバケットに対する読み取り権限が必要です。
  • output-storage-bucket: 次の形式で出力ファイルを保存する Google Cloud Storage バケット/ディレクトリ。gs://bucket/directory/。 リクエスト元のユーザーには、バケットへの書き込み権限が必要です。

フィールド固有の考慮事項:

  • params.score_threshold - 0.0~1.0 の値。スコアがこの値以上の結果のみが返されます。

HTTP メソッドと URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:batchPredict

JSON 本文のリクエスト:

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
       "inputUris": [ "input-storage-path" ]
    }
  },
  "outputConfig": {
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "output-storage-bucket"
    }
  },
  "params": {
    "score_threshold": "0.0"
  }
}

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

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 application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:batchPredict"

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 application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/location-id/models/model-id:batchPredict" | Select-Object -Expand Content
レスポンス:

出力は次のようになります。

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/operations/ICN926615623331479552",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-06-19T21:28:35.302067Z",
    "updateTime": "2019-06-19T21:28:35.302067Z",
    "batchPredictDetails": {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "inputUris": [
            "input-storage-path"
          ]
        }
      }
    }
  }
}

タスクのステータスは、オペレーション ID(この場合は ICN926615623331479552)を使用して取得できます。例については、長時間実行オペレーションによる作業をご覧ください。

CSV ファイルに指定されている画像の数によっては、バッチ予測タスクの完了に時間がかかることがあります。少数の画像でバッチ予測を行う場合でも、最低で 30 分はかかります。

オペレーションが完了すると、stateDONE となり、指定した Google Cloud Storage ファイルに結果が書き込まれます。

{
  "name": "projects/project-id/locations/location-id/operations/ICN926615623331479552",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-06-19T21:28:35.302067Z",
    "updateTime": "2019-06-19T21:57:18.310033Z",
    "batchPredictDetails": {
      "inputConfig": {
        "gcsSource": {
          "inputUris": [
            "input-storage-path"
          ]
        }
      },
      "outputInfo": {
        "gcsOutputDirectory": "gs://storage-bucket-vcm/subdirectory/prediction-8370559933346329705-YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sssZ"
      }
    }
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.BatchPredictResult"
  }
}

サンプル出力ファイルについては、以下の JSONL 出力ファイルをご覧ください。

Java

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリ ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.automl.v1.BatchPredictInputConfig;
import com.google.cloud.automl.v1.BatchPredictOutputConfig;
import com.google.cloud.automl.v1.BatchPredictRequest;
import com.google.cloud.automl.v1.BatchPredictResult;
import com.google.cloud.automl.v1.GcsDestination;
import com.google.cloud.automl.v1.GcsSource;
import com.google.cloud.automl.v1.ModelName;
import com.google.cloud.automl.v1.OperationMetadata;
import com.google.cloud.automl.v1.PredictionServiceClient;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

class BatchPredict {

  static void batchPredict() throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";
    String modelId = "YOUR_MODEL_ID";
    String inputUri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path_to_your_input_csv_or_jsonl";
    String outputUri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path_to_save_results/";
    batchPredict(projectId, modelId, inputUri, outputUri);
  }

  static void batchPredict(String projectId, String modelId, String inputUri, String outputUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException {
    // 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 (PredictionServiceClient client = PredictionServiceClient.create()) {
      // Get the full path of the model.
      ModelName name = ModelName.of(projectId, "us-central1", modelId);
      GcsSource gcsSource = GcsSource.newBuilder().addInputUris(inputUri).build();
      BatchPredictInputConfig inputConfig =
          BatchPredictInputConfig.newBuilder().setGcsSource(gcsSource).build();
      GcsDestination gcsDestination =
          GcsDestination.newBuilder().setOutputUriPrefix(outputUri).build();
      BatchPredictOutputConfig outputConfig =
          BatchPredictOutputConfig.newBuilder().setGcsDestination(gcsDestination).build();
      BatchPredictRequest request =
          BatchPredictRequest.newBuilder()
              .setName(name.toString())
              .setInputConfig(inputConfig)
              .setOutputConfig(outputConfig)
              .build();

      OperationFuture<BatchPredictResult, OperationMetadata> future =
          client.batchPredictAsync(request);

      System.out.println("Waiting for operation to complete...");
      BatchPredictResult response = future.get();
      System.out.println("Batch Prediction results saved to specified Cloud Storage bucket.");
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリ ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const modelId = 'YOUR_MODEL_ID';
// const inputUri = 'gs://YOUR_BUCKET_ID/path_to_your_input_csv_or_jsonl';
// const outputUri = 'gs://YOUR_BUCKET_ID/path_to_save_results/';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {PredictionServiceClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new PredictionServiceClient();

async function batchPredict() {
  // Construct request
  const request = {
    name: client.modelPath(projectId, location, modelId),
    inputConfig: {
      gcsSource: {
        inputUris: [inputUri],
      },
    },
    outputConfig: {
      gcsDestination: {
        outputUriPrefix: outputUri,
      },
    },
  };

  const [operation] = await client.batchPredict(request);

  console.log('Waiting for operation to complete...');
  // Wait for operation to complete.
  const [response] = await operation.promise();
  console.log(
    `Batch Prediction results saved to Cloud Storage bucket. ${response}`
  );
}

batchPredict();

Python

このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリ ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# model_id = "YOUR_MODEL_ID"
# input_uri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/your/input/csv_or_jsonl"
# output_uri = "gs://YOUR_BUCKET_ID/path/to/save/results/"

prediction_client = automl.PredictionServiceClient()

# Get the full path of the model.
model_full_id = f"projects/{project_id}/locations/us-central1/models/{model_id}"

gcs_source = automl.GcsSource(input_uris=[input_uri])

input_config = automl.BatchPredictInputConfig(gcs_source=gcs_source)
gcs_destination = automl.GcsDestination(output_uri_prefix=output_uri)
output_config = automl.BatchPredictOutputConfig(gcs_destination=gcs_destination)

response = prediction_client.batch_predict(
    name=model_full_id, input_config=input_config, output_config=output_config
)

print("Waiting for operation to complete...")
print(
    f"Batch Prediction results saved to Cloud Storage bucket. {response.result()}"
)

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

JSONL 出力ファイル

バッチ予測タスクが完了すると、コマンドで指定した Google Cloud Storage バケットに予測の出力が保存されます。

出力先のバケット(該当する場合は、指定したディレクトリ)に、ファイルimage_classification_1.jsonlimage_classification_2.jsonl、...、image_classification_N.jsonl が作成されます。N は正常に予測された画像とアノテーションの総数です。

1 つの画像は、すべてのアノテーションとともに 1 回だけリストに出力されます。1 つの画像のアノテーションが複数のファイルにまたがることはありません。

各 JSONL ファイルでは、1 行に 1 つの proto の JSON 表現が含まれます。この proto は画像の "ID" : "<id_value>" をラップし、その後に 0 個以上の AnnotationPayload proto(アノテーション)が続き、分類の詳細が示されます。

JSONL ファイルの例:

image_image_classification_0.jsonl - 4 行からなる単一の .jsonl ファイル。各行は画像ファイルのアノテーション JSON に対応します。

長時間実行オペレーションによる作業

REST とコマンドライン

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-id: GCP プロジェクト ID
  • operation-id: オペレーションの IDこの ID は、オペレーションの名前の最後の要素です。例:
    • オペレーション名: projects/project-id/locations/location-id/operations/IOD5281059901324392598
    • オペレーション ID: IOD5281059901324392598

HTTP メソッドと URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-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 application-default print-access-token) \
"https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1/projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
完了したインポート オペレーションの場合、出力は次のようになります。
{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2018-10-29T15:56:29.176485Z",
    "updateTime": "2018-10-29T16:10:41.326614Z",
    "importDataDetails": {}
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty"
  }
}

完了したモデル作成オペレーションの場合、出力は次のようになります。

{
  "name": "projects/project-id/locations/us-central1/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.OperationMetadata",
    "createTime": "2019-07-22T18:35:06.881193Z",
    "updateTime": "2019-07-22T19:58:44.972235Z",
    "createModelDetails": {}
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1.Model",
    "name": "projects/project-id/locations/us-central1/models/model-id"
  }
}

Go

このサンプルを試す前に、[API とリファレンス] > [クライアント ライブラリ] ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	automl "cloud.google.com/go/automl/apiv1"
	automlpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/automl/v1"
)

// getOperationStatus gets an operation's status.
func getOperationStatus(w io.Writer, projectID string, location string, datasetID string, modelName string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// location := "us-central1"
	// datasetID := "ICN123456789..."
	// modelName := "model_display_name"

	ctx := context.Background()
	client, err := automl.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %v", err)
	}
	defer client.Close()

	req := &automlpb.CreateModelRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, location),
		Model: &automlpb.Model{
			DisplayName: modelName,
			DatasetId:   datasetID,
			ModelMetadata: &automlpb.Model_ImageClassificationModelMetadata{
				ImageClassificationModelMetadata: &automlpb.ImageClassificationModelMetadata{
					TrainBudgetMilliNodeHours: 1000, // 1000 milli-node hours are 1 hour
				},
			},
		},
	}

	op, err := client.CreateModel(ctx, req)
	if err != nil {
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Name: %v\n", op.Name())

	// Wait for the longrunning operation complete.
	resp, err := op.Wait(ctx)
	if err != nil && !op.Done() {
		fmt.Println("failed to fetch operation status", err)
		return err
	}
	if err != nil && op.Done() {
		fmt.Println("operation completed with error", err)
		return err
	}
	fmt.Fprintf(w, "Response: %v\n", resp)

	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、[API とリファレンス] > [クライアント ライブラリ] ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

import com.google.cloud.automl.v1.AutoMlClient;
import com.google.longrunning.Operation;
import java.io.IOException;

class GetOperationStatus {

  static void getOperationStatus() throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String operationFullId = "projects/[projectId]/locations/us-central1/operations/[operationId]";
    getOperationStatus(operationFullId);
  }

  // Get the status of an operation
  static void getOperationStatus(String operationFullId) throws IOException {
    // 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 (AutoMlClient client = AutoMlClient.create()) {
      // Get the latest state of a long-running operation.
      Operation operation = client.getOperationsClient().getOperation(operationFullId);

      // Display operation details.
      System.out.println("Operation details:");
      System.out.format("\tName: %s\n", operation.getName());
      System.out.format("\tMetadata Type Url: %s\n", operation.getMetadata().getTypeUrl());
      System.out.format("\tDone: %s\n", operation.getDone());
      if (operation.hasResponse()) {
        System.out.format("\tResponse Type Url: %s\n", operation.getResponse().getTypeUrl());
      }
      if (operation.hasError()) {
        System.out.println("\tResponse:");
        System.out.format("\t\tError code: %s\n", operation.getError().getCode());
        System.out.format("\t\tError message: %s\n", operation.getError().getMessage());
      }
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、[API とリファレンス] > [クライアント ライブラリ] ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'us-central1';
// const operationId = 'YOUR_OPERATION_ID';

// Imports the Google Cloud AutoML library
const {AutoMlClient} = require('@google-cloud/automl').v1;

// Instantiates a client
const client = new AutoMlClient();

async function getOperationStatus() {
  // Construct request
  const request = {
    name: `projects/${projectId}/locations/${location}/operations/${operationId}`,
  };

  const [response] = await client.operationsClient.getOperation(request);

  console.log(`Name: ${response.name}`);
  console.log('Operation details:');
  console.log(`${response}`);
}

getOperationStatus();

Python

このサンプルを試す前に、[API とリファレンス] > [クライアント ライブラリ] ページを参照して、この言語の設定手順を行ってください。

from google.cloud import automl

# TODO(developer): Uncomment and set the following variables
# operation_full_id = \
#     "projects/[projectId]/locations/us-central1/operations/[operationId]"

client = automl.AutoMlClient()
# Get the latest state of a long-running operation.
response = client._transport.operations_client.get_operation(operation_full_id)

print("Name: {}".format(response.name))
print("Operation details:")
print(response)

その他の言語

C#: クライアント ライブラリ ページの C# の設定手順を行ってから、.NET 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

PHP: クライアント ライブラリ ページの PHP の設定手順を行ってから、PHP 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。

Ruby: クライアント ライブラリ ページの Ruby の設定手順を行ってから、Ruby 用の AutoML Vision リファレンス ドキュメントをご覧ください。