# GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

## 目次

1. はじめに

2. Vertex AIとは？

3. クラウド環境のセットアップ

    1. プロジェクトの作成

    2. APIの有効化

    3. サービスアカウントの設定

4. データの準備

    1. データセットの作成

    2. データの前処理

5. モデルの訓練

    1. AutoMLを使用したモデルの作成

    2. カスタムトレーニング

6. モデルのデプロイ

    1. エンドポイントの設定

    2. モデルのデプロイ

7. モデルの評価

8. パイプラインの自動化

9. コスト管理

10. まとめ

## 1. はじめに

GCPのVertex AIを使ってエンドツーエンドの分類パイプラインを構築することは、機械学習のプロジェクトを効率的に展開するための非常に有効な方法です。この記事では、Vertex AIの特徴を活用し、クラウド上でのデータ処理からモデルのデプロイまでを詳しく解説します。これにより、データサイエンティストがプロジェクトをスムーズに進め、ビジネスニーズに迅速に対応できるようになります。

## 2. Vertex AIとは？

Vertex AIは、Google Cloud Platform（GCP）が提供する統合機械学習プラットフォームです。AutoMLやカスタムモデルのトレーニング、デプロイメント、MLOpsの実践を一箇所で行えるように設計されています。以下にVertex AIの主要機能を示します。

- 統合インターフェース：ワークフロー全体を管理可能

- 豊富なツール：データ準備、モデル構築、評価を迅速化

- スケーラブルなインフラストラクチャ：GCPのインフラを活用した高いスケーラビリティ

## 3. クラウド環境のセットアップ

### 3-1. プロジェクトの作成

Google Cloud Consoleで新しいプロジェクトを作成します。「プロジェクトを選択」画面から「新しいプロジェクト」を選択し、プロジェクト名を入力します。

### 3-2. APIの有効化

Vertex AIを使用するためには、以下のAPIを有効にする必要があります：

- Vertex AI API

- Cloud Storage API

- BigQuery API

Google Cloud Consoleの「APIとサービス」からそれぞれのAPIを有効化します。

### 3-3. サービスアカウントの設定

Vertex AIはサービスアカウントを通じて他のGCPリソースにアクセスします。適切な権限を持つサービスアカウントを設定し、キーを生成しておきます。これにより、Vertex AIがクラウドストレージやBigQueryのデータにアクセスできるようになります。

## 4. データの準備

### 4-1. データセットの作成

データセットはGCPのCloud Storageに保存することが一般的です。データを保存するバケットを作成し、ローカルデータをアップロードします。

### 4-2. データの前処理

Vertex AIでは、データの前処理を行う必要があります。例えば、欠損値の処理や正規化が考えられます。Vertex AIではこのステップをBigQuery上で実施するか、Pythonスクリプトで行うことが可能です。

## 5. モデルの訓練

### 5-1. AutoMLを使用したモデルの作成

Vertex AIはAutoML機能を提供しており、ボタン操作で機械学習モデルを構築できます。AutoMLでは、データセットを指定して、トレーニングジョブを実行するだけです。

### 5-2. カスタムトレーニング

TensorFlowやPyTorchを使って独自のモデルを構築することも可能です。独自スクリプトをGCP上で実行するために、Vertex AIが提供するJupyter Notebookを利用します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 6. モデルのデプロイ

### 6-1. エンドポイントの設定

Vertex AIはモデルをエンドポイントにデプロイし、リアルタイムで予測を受け付けます。エンドポイントを作成して、トラフィックを効果的に管理します。

### 6-2. モデルのデプロイ

トレーニング済みモデルをVertex AIのエンドポイントにデプロイします。これにより、REST APIとして公開され、任意のアプリケーションから予測を行えるようになります。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 7. モデルの評価

デプロイ後、モデルが適切に動作しているか評価します。評価はPrecision, Recall, F1 Scoreを使用して行います。モデルの改善が必要であれば、データの見直しや再トレーニングを行います。

## 8. パイプラインの自動化

Vertex AI Pipelinesを使ってパイプライン全体の自動化を実現します。Kubeflowを基にしたパイプラインは、トレーニングやデプロイのプロセスを再現可能にして管理を容易にします。

## 9. コスト管理

Vertex AIを利用する際のコスト管理も重要です。GCPの料金計算ツールや、アラートを設定して予算を超過しないようにモニタリングを行います。

## 10. まとめ

GCP Vertex AIを使用したエンドツーエンドの分類パイプラインは、データセットの準備からモデルデプロイまでをシームレスに行うための強力なプラットフォームです。これにより、迅速にプロトタイプを作成し、本番環境での運用を可能にします。費用対効果を考慮しながら、ビジネスニーズに応じたモデル構築を行ってください。

このガイドに従って、Vertex AIの機能を最大限に活用し、貴社のビジネスに適したデータ駆動型のインサイトを得ることができるでしょう。

# GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

## 目次

1. はじめに

2. Vertex AIとは？

3. クラウド環境のセットアップ

    1. プロジェクトの作成

    2. APIの有効化

    3. サービスアカウントの設定

4. データの準備

    1. データセットの作成

    2. データの前処理

5. モデルの訓練

    1. AutoMLを使用したモデルの作成

    2. カスタムトレーニング

6. モデルのデプロイ

    1. エンドポイントの設定

    2. モデルのデプロイ

7. モデルの評価

8. パイプラインの自動化

9. コスト管理

10. まとめ

## 1. はじめに

GCPのVertex AIを使ってエンドツーエンドの分類パイプラインを構築することは、機械学習のプロジェクトを効率的に展開するための非常に有効な方法です。この記事では、Vertex AIの特徴を活用し、クラウド上でのデータ処理からモデルのデプロイまでを詳しく解説します。これにより、データサイエンティストがプロジェクトをスムーズに進め、ビジネスニーズに迅速に対応できるようになります。

## 2. Vertex AIとは？

Vertex AIは、Google Cloud Platform（GCP）が提供する統合機械学習プラットフォームです。AutoMLやカスタムモデルのトレーニング、デプロイメント、MLOpsの実践を一箇所で行えるように設計されています。以下にVertex AIの主要機能を示します。

- 統合インターフェース：ワークフロー全体を管理可能

- 豊富なツール：データ準備、モデル構築、評価を迅速化

- スケーラブルなインフラストラクチャ：GCPのインフラを活用した高いスケーラビリティ

## 3. クラウド環境のセットアップ

### 3-1. プロジェクトの作成

Google Cloud Consoleで新しいプロジェクトを作成します。「プロジェクトを選択」画面から「新しいプロジェクト」を選択し、プロジェクト名を入力します。

### 3-2. APIの有効化

Vertex AIを使用するためには、以下のAPIを有効にする必要があります：

- Vertex AI API

- Cloud Storage API

- BigQuery API

Google Cloud Consoleの「APIとサービス」からそれぞれのAPIを有効化します。

### 3-3. サービスアカウントの設定

Vertex AIはサービスアカウントを通じて他のGCPリソースにアクセスします。適切な権限を持つサービスアカウントを設定し、キーを生成しておきます。これにより、Vertex AIがクラウドストレージやBigQueryのデータにアクセスできるようになります。

## 4. データの準備

### 4-1. データセットの作成

データセットはGCPのCloud Storageに保存することが一般的です。データを保存するバケットを作成し、ローカルデータをアップロードします。

### 4-2. データの前処理

Vertex AIでは、データの前処理を行う必要があります。例えば、欠損値の処理や正規化が考えられます。Vertex AIではこのステップをBigQuery上で実施するか、Pythonスクリプトで行うことが可能です。

## 5. モデルの訓練

### 5-1. AutoMLを使用したモデルの作成

Vertex AIはAutoML機能を提供しており、ボタン操作で機械学習モデルを構築できます。AutoMLでは、データセットを指定して、トレーニングジョブを実行するだけです。

### 5-2. カスタムトレーニング

TensorFlowやPyTorchを使って独自のモデルを構築することも可能です。独自スクリプトをGCP上で実行するために、Vertex AIが提供するJupyter Notebookを利用します。

```python

# Pythonでのカスタムトレーニング例

import tensorflow as tf

# モデル構築

model = tf.keras.Sequential([

    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),

    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')

])

# モデルコンパイル

model.compile(optimizer='adam', 

              loss='sparse_categorical_crossentropy', 

              metrics=['accuracy'])

# データローディング

train_data, test_data = ... # データセットのロード

# モデル訓練

model.fit(train_data, epochs=10, validation_data=test_data)

```

## 6. モデルのデプロイ

### 6-1. エンドポイントの設定

Vertex AIはモデルをエンドポイントにデプロイし、リアルタイムで予測を受け付けます。エンドポイントを作成して、トラフィックを効果的に管理します。

### 6-2. モデルのデプロイ

トレーニング済みモデルをVertex AIのエンドポイントにデプロイします。これにより、REST APIとして公開され、任意のアプリケーションから予測を行えるようになります。

```bash

gcloud ai endpoints create --region=us-central1 --display-name="my_endpoint"

gcloud ai endpoints deploy-model my_endpoint \

    --region=us-central1 \

    --model=my_model \

    --traffic-split=0=100

```

## 7. モデルの評価

デプロイ後、モデルが適切に動作しているか評価します。評価はPrecision, Recall, F1 Scoreを使用して行います。モデルの改善が必要であれば、データの見直しや再トレーニングを行います。

## 8. パイプラインの自動化

Vertex AI Pipelinesを使ってパイプライン全体の自動化を実現します。Kubeflowを基にしたパイプラインは、トレーニングやデプロイのプロセスを再現可能にして管理を容易にします。

## 9. コスト管理

Vertex AIを利用する際のコスト管理も重要です。GCPの料金計算ツールや、アラートを設定して予算を超過しないようにモニタリングを行います。

## 10. まとめ

GCP Vertex AIを使用したエンドツーエンドの分類パイプラインは、データセットの準備からモデルデプロイまでをシームレスに行うための強力なプラットフォームです。これにより、迅速にプロトタイプを作成し、本番環境での運用を可能にします。費用対効果を考慮しながら、ビジネスニーズに応じたモデル構築を行ってください。

このガイドに従って、Vertex AIの機能を最大限に活用し、貴社のビジネスに適したデータ駆動型のインサイトを得ることができるでしょう。

GCP Vertex AIでエンドツーエンドの分類パイプラインを構築するステップ

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