# 目次

1. はじめに

2. Vertex AIとは？

3. Vertex Pipelinesの基本

   1. Vertex Pipelinesの特徴

   2. 他のCI/CDツールとの比較

4. Vertex Pipelinesを始めるための環境構築

   1. 必要なGoogle Cloudプロジェクトの設定

   2. GCPのAPIとサービスの有効化

   3. IAMの設定

5. 初めてのVertex Pipelineの作成

   1. サンプルパイプラインの準備

   2. パイプラインの構造

   3. コンポーネントの定義

   4. Python SDKを用いたPipelineのデプロイ

6. パイプラインの実行と管理

   1. パイプラインのトラッキング

   2. ログの確認とエラーハンドリング

   3. パイプラインの再実行とパラメータの変更

7. まとめ

# 1. はじめに

現代のデータ駆動型組織は、AI/MLモデルのデプロイと管理を迅速に行うことが求められています。Google CloudのVertex AIは、その要求に応えるための強力なプラットフォームであり、その中でもVertex Pipelinesを活用することで、機械学習ワークフローの自動化を実現できます。本記事では、GCP Vertex AIのVertex Pipelinesを用いた自動化の始め方について具体的に解説します。

# 2. Vertex AIとは？

Google CloudのVertex AIは、AI/MLのライフサイクルを包括的にサポートするプラットフォームです。データの取り込みからモデルのトレーニング、デプロイまで一貫して管理でき、汎用的な機械学習ワークフローの構築を簡単にします。

# 3. Vertex Pipelinesの基本

## 3-1. Vertex Pipelinesの特徴

Vertex Pipelinesは、機械学習ワークフローを定義し、自動化するためのツールです。これにより、データ準備、モデルトレーニング、評価、デプロイといった一連のプロセスを容易に作成、管理できます。

## 3-2. 他のCI/CDツールとの比較

Vertex Pipelinesと他のCI/CDツール（例: Jenkins, GitLab CI）を比較すると、特にMLに特化した機能が豊富であり、例えば、データドリブンなトリガーやハイパーパラメータチューニングの容易さが挙げられます。

表：Vertex Pipelinesと他のCI/CDツールの比較

| 特徴                | Vertex Pipelines | Jenkins | GitLab CI |

|-------------------|-----------------|---------|----------|

| ML最適化          | ○               | ×       | ×        |

| パイプラインの簡易性 | 高              | 中       | 低        |

| ハイパーパラメータのサポート | あり           | なし     | なし      |

# 4. Vertex Pipelinesを始めるための環境構築

## 4-1. 必要なGoogle Cloudプロジェクトの設定

まず、Google Cloudにプロジェクトを作成しましょう。コンソールにログインし、新しいプロジェクトを作成します。

## 4-2. GCPのAPIとサービスの有効化

次に、Vertex AIを利用するために必要なAPI（Vertex AI API, Compute Engine APIなど）を有効化します。Google Cloud Consoleの「APIとサービス」から設定を行います。

## 4-3. IAMの設定

適切な権限が付与されていることを確認しましょう。Vertex Pipelinesの実行にはCloud Build、AI Platformトレーニング、およびサービスアカウントのアクセスを考慮する必要があります。

# 5. 初めてのVertex Pipelineの作成

## 5-1. サンプルパイプラインの準備

Vertex AIでは、公式のサンプルパイプラインを利用することで容易に始めることができます。GitHubやGoogleのサンプルリポジトリから必要なスクリプトを取得します。

## 5-2. パイプラインの構造

Vertex Pipelinesの基本単位はコンポーネントです。各コンポーネントは具体的なタスクを実行し、それがチェーン状に連結されてパイプラインを形成します。

## 5-3. コンポーネントの定義

コンポーネントは、Dockerコンテナとして定義されており、Pythonやその他の言語で記述できます。以下はPythonを用いたシンプルなコンポーネント定義の例です。

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

## 5-4. Python SDKを用いたPipelineのデプロイ

Python SDKを使用してパイプラインを定義し、デプロイします。

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

このスクリプトにより、パイプラインが定義され、実行可能なJSONファイルが生成されます。

# 6. パイプラインの実行と管理

## 6-1. パイプラインのトラッキング

実行されたパイプラインは、Vertex AIのコンソールから状況を確認できます。進行中のステータスや完了した結果を可視化し、直感的に管理できます。

## 6-2. ログの確認とエラーハンドリング

パイプラインの各ステップで発生したログをCloud Loggingで確認することができます。これにより、エラーが発生した場合、問題の特定と修正が容易です。

## 6-3. パイプラインの再実行とパラメータの変更

一度実行したパイプラインを再実行する場合、異なるパラメータを供給して実行することが可能です。これにより、プロセスのテストや最適化が効率的に行えます。

# 7. まとめ

Vertex AIのVertex Pipelinesを使用することで、機械学習ワークフローの自動化と効率化が容易になります。適切な環境設定とコンポーネント定義を行うことで、開発とデプロイが一段とスムーズに進みます。Vertex Pipelinesを試すことで、AIプロジェクトの生産性を飛躍的に向上させることができるでしょう。

# 目次

1. はじめに

2. Vertex AIとは？

3. Vertex Pipelinesの基本

   1. Vertex Pipelinesの特徴

   2. 他のCI/CDツールとの比較

4. Vertex Pipelinesを始めるための環境構築

   1. 必要なGoogle Cloudプロジェクトの設定

   2. GCPのAPIとサービスの有効化

   3. IAMの設定

5. 初めてのVertex Pipelineの作成

   1. サンプルパイプラインの準備

   2. パイプラインの構造

   3. コンポーネントの定義

   4. Python SDKを用いたPipelineのデプロイ

6. パイプラインの実行と管理

   1. パイプラインのトラッキング

   2. ログの確認とエラーハンドリング

   3. パイプラインの再実行とパラメータの変更

7. まとめ

# 1. はじめに

現代のデータ駆動型組織は、AI/MLモデルのデプロイと管理を迅速に行うことが求められています。Google CloudのVertex AIは、その要求に応えるための強力なプラットフォームであり、その中でもVertex Pipelinesを活用することで、機械学習ワークフローの自動化を実現できます。本記事では、GCP Vertex AIのVertex Pipelinesを用いた自動化の始め方について具体的に解説します。

# 2. Vertex AIとは？

Google CloudのVertex AIは、AI/MLのライフサイクルを包括的にサポートするプラットフォームです。データの取り込みからモデルのトレーニング、デプロイまで一貫して管理でき、汎用的な機械学習ワークフローの構築を簡単にします。

# 3. Vertex Pipelinesの基本

## 3-1. Vertex Pipelinesの特徴

Vertex Pipelinesは、機械学習ワークフローを定義し、自動化するためのツールです。これにより、データ準備、モデルトレーニング、評価、デプロイといった一連のプロセスを容易に作成、管理できます。

## 3-2. 他のCI/CDツールとの比較

Vertex Pipelinesと他のCI/CDツール（例: Jenkins, GitLab CI）を比較すると、特にMLに特化した機能が豊富であり、例えば、データドリブンなトリガーやハイパーパラメータチューニングの容易さが挙げられます。

表：Vertex Pipelinesと他のCI/CDツールの比較

| 特徴                | Vertex Pipelines | Jenkins | GitLab CI |

|-------------------|-----------------|---------|----------|

| ML最適化          | ○               | ×       | ×        |

| パイプラインの簡易性 | 高              | 中       | 低        |

| ハイパーパラメータのサポート | あり           | なし     | なし      |

# 4. Vertex Pipelinesを始めるための環境構築

## 4-1. 必要なGoogle Cloudプロジェクトの設定

まず、Google Cloudにプロジェクトを作成しましょう。コンソールにログインし、新しいプロジェクトを作成します。

## 4-2. GCPのAPIとサービスの有効化

次に、Vertex AIを利用するために必要なAPI（Vertex AI API, Compute Engine APIなど）を有効化します。Google Cloud Consoleの「APIとサービス」から設定を行います。

## 4-3. IAMの設定

適切な権限が付与されていることを確認しましょう。Vertex Pipelinesの実行にはCloud Build、AI Platformトレーニング、およびサービスアカウントのアクセスを考慮する必要があります。

# 5. 初めてのVertex Pipelineの作成

## 5-1. サンプルパイプラインの準備

Vertex AIでは、公式のサンプルパイプラインを利用することで容易に始めることができます。GitHubやGoogleのサンプルリポジトリから必要なスクリプトを取得します。

## 5-2. パイプラインの構造

Vertex Pipelinesの基本単位はコンポーネントです。各コンポーネントは具体的なタスクを実行し、それがチェーン状に連結されてパイプラインを形成します。

## 5-3. コンポーネントの定義

コンポーネントは、Dockerコンテナとして定義されており、Pythonやその他の言語で記述できます。以下はPythonを用いたシンプルなコンポーネント定義の例です。

```python

from kfp.v2 import dsl

@dsl.component

def my_component(param: str) -> str:

    return f"Parameter: {param}"

```

## 5-4. Python SDKを用いたPipelineのデプロイ

Python SDKを使用してパイプラインを定義し、デプロイします。

```python

from kfp.v2 import compiler

from kfp.v2.dsl import pipeline

@pipeline(name="my-pipeline")

def my_pipeline(param: str):

    my_component_task = my_component(param)

compiler.Compiler().compile(

    pipeline_func=my_pipeline,

    package_path='my_pipeline.json'

)

```

このスクリプトにより、パイプラインが定義され、実行可能なJSONファイルが生成されます。

# 6. パイプラインの実行と管理

## 6-1. パイプラインのトラッキング

実行されたパイプラインは、Vertex AIのコンソールから状況を確認できます。進行中のステータスや完了した結果を可視化し、直感的に管理できます。

## 6-2. ログの確認とエラーハンドリング

パイプラインの各ステップで発生したログをCloud Loggingで確認することができます。これにより、エラーが発生した場合、問題の特定と修正が容易です。

## 6-3. パイプラインの再実行とパラメータの変更

一度実行したパイプラインを再実行する場合、異なるパラメータを供給して実行することが可能です。これにより、プロセスのテストや最適化が効率的に行えます。

# 7. まとめ

Vertex AIのVertex Pipelinesを使用することで、機械学習ワークフローの自動化と効率化が容易になります。適切な環境設定とコンポーネント定義を行うことで、開発とデプロイが一段とスムーズに進みます。Vertex Pipelinesを試すことで、AIプロジェクトの生産性を飛躍的に向上させることができるでしょう。

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