# GCP Vertex AIでHugging Faceモデルを使うための設定手順

## 目次

- 1-1. はじめに

- 1-2. 必要な準備

  - 1-2-1. GCPプロジェクトの作成

  - 1-2-2. APIとサービスの有効化

  - 1-2-3. IAM設定

  - 1-2-4. Google Cloud SDKのインストール

- 1-3. Vertex AIでの環境構築

  - 1-3-1. Dockerを用いたコンテナの作成

  - 1-3-2. コンテナレジストリへのプッシュ

- 1-4. Hugging Faceモデルの準備

  - 1-4-1. モデルの選定

  - 1-4-2. 必要なライブラリのインストール

- 1-5. Vertex AIでのモデルデプロイ

  - 1-5-1. エンドポイントの作成

  - 1-5-2. モデルのデプロイ

  - 1-5-3. テスト実行

- 1-6. モニタリングと管理

- 1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

Hugging Faceのモデルは自然言語処理（NLP）に最適化されており、Google Cloud Platform（GCP）のVertex AIを活用することで、大規模なデプロイメントと管理が可能になります。このガイドでは、Vertex AI上でHugging Faceモデルを使用するための具体的な設定手順について説明します。

## 1-2. 必要な準備

### 1-2-1. GCPプロジェクトの作成

まず、GCPコンソールにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。「プロジェクトを選択」メニューから「新しいプロジェクトを作成」をクリックし、プロジェクト名を入力して作成します。

### 1-2-2. APIとサービスの有効化

次に、Vertex AI APIを有効にします。プロジェクトのAPIとサービスのダッシュボードに移動し、「APIとサービスを有効にする」ボタンを押します。「Vertex AI API」を検索し、APIを有効化します。

### 1-2-3. IAM設定

適切なアクセス権限をユーザーやサービスアカウントに付与します。「IAMと管理」タブの中の「IAM」メニューを使用し、「役割の追加」ボタンをクリックして必要な役割を割り当てます。ミニマムで「Vertex AI エンドユーザー」ロールが必要です。

### 1-2-4. Google Cloud SDKのインストール

ローカルマシンから操作するためにGoogle Cloud SDKをインストールします。インストールが完了したら、`gcloud init` コマンドを実行してSDKを使用するプロジェクトとアカウントを設定します。

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

## 1-3. Vertex AIでの環境構築

### 1-3-1. Dockerを用いたコンテナの作成

Hugging Faceモデルをロードし、実行するためのDockerコンテナを作成します。Dockerfileを以下のように作成します。

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

`requirements.txt`には、Hugging FaceのTransformersライブラリを含む必要なライブラリを記載します。

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

### 1-3-2. コンテナレジストリへのプッシュ

コンテナをビルドし、Google Container Registry (GCR) にプッシュします。

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

## 1-4. Hugging Faceモデルの準備

### 1-4-1. モデルの選定

Hugging Faceのモデルハブから適切なモデルを選定します。例えば、BERTやGPT-2などの人気のモデルが多く選択可能です。

### 1-4-2. 必要なライブラリのインストール

上記のDockerfileで示した `requirements.txt` に、必要なライブラリをリストアップします。

## 1-5. Vertex AIでのモデルデプロイ

### 1-5-1. エンドポイントの作成

Vertex AI コンソールより、「モデル」セクションに進み、「エンドポイントの作成」を選択します。

### 1-5-2. モデルのデプロイ

「デプロイ」タブで、先ほどGCRにプッシュしたコンテナを選択し、デプロイを開始します。必要に応じて、使用するマシンタイプやオートスケーリング設定を調整します。

### 1-5-3. テスト実行

デプロイが完了したら、エンドポイントを通じてモデルのテストを行います。GCPの内蔵コンソールや、REST APIを用いてリクエストを送信し、モデルが期待通りに動作するか確認します。

## 1-6. モニタリングと管理

デプロイ後のモデルは、Vertex AIのモニタリング機能を用いて、パフォーマンスや使用状況を監視できます。必要に応じて、新しいバージョンのモデルを再デプロイしたり、設定を更新したりします。

## 1-7. まとめ

この記事では、Google Cloud PlatformのVertex AIを用いて、Hugging Faceのモデルをデプロイする手順を詳細に解説しました。環境の準備からコンテナの作成、デプロイまでの流れを理解していただけたと思います。このセットアップにより、スケーラブルで効率的なモデル運用が可能になります。

# GCP Vertex AIでHugging Faceモデルを使うための設定手順

## 目次

- 1-1. はじめに

- 1-2. 必要な準備

  - 1-2-1. GCPプロジェクトの作成

  - 1-2-2. APIとサービスの有効化

  - 1-2-3. IAM設定

  - 1-2-4. Google Cloud SDKのインストール

- 1-3. Vertex AIでの環境構築

  - 1-3-1. Dockerを用いたコンテナの作成

  - 1-3-2. コンテナレジストリへのプッシュ

- 1-4. Hugging Faceモデルの準備

  - 1-4-1. モデルの選定

  - 1-4-2. 必要なライブラリのインストール

- 1-5. Vertex AIでのモデルデプロイ

  - 1-5-1. エンドポイントの作成

  - 1-5-2. モデルのデプロイ

  - 1-5-3. テスト実行

- 1-6. モニタリングと管理

- 1-7. まとめ

## 1-1. はじめに

Hugging Faceのモデルは自然言語処理（NLP）に最適化されており、Google Cloud Platform（GCP）のVertex AIを活用することで、大規模なデプロイメントと管理が可能になります。このガイドでは、Vertex AI上でHugging Faceモデルを使用するための具体的な設定手順について説明します。

## 1-2. 必要な準備

### 1-2-1. GCPプロジェクトの作成

まず、GCPコンソールにアクセスし、新しいプロジェクトを作成します。「プロジェクトを選択」メニューから「新しいプロジェクトを作成」をクリックし、プロジェクト名を入力して作成します。

### 1-2-2. APIとサービスの有効化

次に、Vertex AI APIを有効にします。プロジェクトのAPIとサービスのダッシュボードに移動し、「APIとサービスを有効にする」ボタンを押します。「Vertex AI API」を検索し、APIを有効化します。

### 1-2-3. IAM設定

適切なアクセス権限をユーザーやサービスアカウントに付与します。「IAMと管理」タブの中の「IAM」メニューを使用し、「役割の追加」ボタンをクリックして必要な役割を割り当てます。ミニマムで「Vertex AI エンドユーザー」ロールが必要です。

### 1-2-4. Google Cloud SDKのインストール

ローカルマシンから操作するためにGoogle Cloud SDKをインストールします。インストールが完了したら、`gcloud init` コマンドを実行してSDKを使用するプロジェクトとアカウントを設定します。

```bash

gcloud init

```

## 1-3. Vertex AIでの環境構築

### 1-3-1. Dockerを用いたコンテナの作成

Hugging Faceモデルをロードし、実行するためのDockerコンテナを作成します。Dockerfileを以下のように作成します。

```dockerfile

FROM python:3.8-slim

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["python", "your_model_script.py"]

```

`requirements.txt`には、Hugging FaceのTransformersライブラリを含む必要なライブラリを記載します。

```plaintext

transformers

torch

```

### 1-3-2. コンテナレジストリへのプッシュ

コンテナをビルドし、Google Container Registry (GCR) にプッシュします。

```bash

docker build -t gcr.io/[PROJECT-ID]/hugging-face-model:latest .

docker push gcr.io/[PROJECT-ID]/hugging-face-model:latest

```

## 1-4. Hugging Faceモデルの準備

### 1-4-1. モデルの選定

Hugging Faceのモデルハブから適切なモデルを選定します。例えば、BERTやGPT-2などの人気のモデルが多く選択可能です。

### 1-4-2. 必要なライブラリのインストール

上記のDockerfileで示した `requirements.txt` に、必要なライブラリをリストアップします。

## 1-5. Vertex AIでのモデルデプロイ

### 1-5-1. エンドポイントの作成

Vertex AI コンソールより、「モデル」セクションに進み、「エンドポイントの作成」を選択します。

### 1-5-2. モデルのデプロイ

「デプロイ」タブで、先ほどGCRにプッシュしたコンテナを選択し、デプロイを開始します。必要に応じて、使用するマシンタイプやオートスケーリング設定を調整します。

### 1-5-3. テスト実行

デプロイが完了したら、エンドポイントを通じてモデルのテストを行います。GCPの内蔵コンソールや、REST APIを用いてリクエストを送信し、モデルが期待通りに動作するか確認します。

## 1-6. モニタリングと管理

デプロイ後のモデルは、Vertex AIのモニタリング機能を用いて、パフォーマンスや使用状況を監視できます。必要に応じて、新しいバージョンのモデルを再デプロイしたり、設定を更新したりします。

## 1-7. まとめ

この記事では、Google Cloud PlatformのVertex AIを用いて、Hugging Faceのモデルをデプロイする手順を詳細に解説しました。環境の準備からコンテナの作成、デプロイまでの流れを理解していただけたと思います。このセットアップにより、スケーラブルで効率的なモデル運用が可能になります。

GCP Vertex AIでHugging Faceモデルを使うための設定手順

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