# GCP Vertex AIでPipelineの中で学習とデプロイを自動化する方法

## 目次

1. はじめに

2. GCP Vertex AIとは

    - 2-1. 概要

    - 2-2. 主な機能

3. Vertex AI Pipelineの基本構成

    - 3-1. Pipelineとは

    - 3-2. Pipelineのメリット

4. Vertex AIでPipelineを構築する手順

    - 4-1. 必要なリソースの準備

    - 4-2. 初期設定

    - 4-3. ポートフォリオの作成

5. サンプルケース：学習からデプロイの自動化

    - 5-1. データ準備

    - 5-2. モデルの学習

    - 5-3. モデルの評価

    - 5-4. モデルのデプロイ

6. コード例

    - 6-1. Pipelineの設定スクリプト

    - 6-2. 学習スクリプト

    - 6-3. デプロイスクリプト

7. Vertex AIの料金プランとコスト管理

8. まとめ

## 本文

### 1. はじめに

データの量が増加し、ビジネスにおけるAIの重要性が日々増していく中で、効率的にモデルを開発し運用することは避けて通れません。GCPのVertex AIは、迅速に機械学習モデルを構築、デプロイできる強力なツールです。特にPipeline機能を活用することで、データ準備からモデルの訓練、最終的なデプロイまでのプロセスを自動化し、手作業を大幅に削減することが可能です。本記事では、GCP Vertex AIを使ったPipelineの構築方法と、その利点について詳しく解説します。

### 2. GCP Vertex AIとは

#### 2-1. 概要

GCP（Google Cloud Platform）のVertex AIは、フルマネージドの機械学習プラットフォームです。さまざまな機械学習タスクを統一されたインターフェースで実行することができ、モデルのトレーニング、デプロイ、さらには管理を簡単に行うことができます。

#### 2-2. 主な機能

- **AutoML**: データ科学者以外でもモデルを構築可能

- **カスタムモデル**: 自分で定義したモデルをトレーニング

- **Pipeline**: 開発からデプロイまでのワークフローを自動化

- **エンドポイント管理**: モデルのデプロイと監視を容易にする

### 3. Vertex AI Pipelineの基本構成

#### 3-1. Pipelineとは

Pipelineとは、データ収集、前処理、モデル訓練、評価、そしてデプロイまでのプロセスを一連のフローとして定義し、実行するためのツールです。Pipelineは再利用性が高く、特に大規模なデータセットを扱う場合にその真価を発揮します。

#### 3-2. Pipelineのメリット

- **自動化**: 人の手を介さずにプロセスを管理でき、エラーが発生しにくい

- **効率化**: 一連の処理を一括で行うことにより、時間とリソースを節約

- **再利用性**: 一度構築すれば他のプロジェクトにも簡単に適用可能

### 4. Vertex AIでPipelineを構築する手順

#### 4-1. 必要なリソースの準備

- GCPプロジェクトの設定

- Vertex AI APIの有効化

- Cloud Storageバケットの作成

- サービスアカウントと権限の設定

#### 4-2. 初期設定

まずはGCPコンソールからVertex AIを有効化し、APIや認証情報の設定を行います。次にCloud Storageに学習用データをアップロードします。

#### 4-3. ポートフォリオの作成

Vertex AIのコンソールから新しいPipelineを作成し、具体的なワークフローを定義します。ここにはデータの前処理、モデルの訓練、そしてデプロイのタスクが含まれます。

### 5. サンプルケース：学習からデプロイの自動化

#### 5-1. データ準備

データセットをCloud Storageに保存することで、各ステップがアクセス可能になります。

#### 5-2. モデルの学習

学習は、事前に設定したPythonスクリプトを用いてVertex AI上で行います。例えば、標準的なDNN（ディープニューラルネットワーク）の利用が考えられます。

#### 5-3. モデルの評価

モデルの性能を定量的に評価し、必要に応じて再学習またはパラメータのチューニングを行います。

#### 5-4. モデルのデプロイ

評価が完了したモデルは、Vertex AIのエンドポイントとしてデプロイされます。デプロイ後も容易にモデルの更新が可能です。

### 6. コード例

以下に、Pipelineの設定スクリプト、学習スクリプト、およびデプロイスクリプトのサンプルコードを示します。

#### 6-1. Pipelineの設定スクリプト

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

#### 6-2. 学習スクリプト

Pythonのscikit-learnなどを利用してモデルを学習するスクリプトです。

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

#### 6-3. デプロイスクリプト

ここではGoogle CloudのAPIを利用して学習済みモデルをエンドポイントにデプロイします。

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

### 7. Vertex AIの料金プランとコスト管理

Vertex AIは利用するリソースに応じた従量課金制を採用しています。Pipelineやモデルのトレーニング、デプロイに伴うコストを事前に計算しておくことが重要です。具体的な料金はGCPの公式サイトで定期的に確認することをお勧めします。

### 8. まとめ

GCP Vertex AIを利用したPipelineの自動化により、モデル開発の効率が飛躍的に向上します。特にデータの準備から学習、デプロイまでの一連のプロセスをスムーズに行うことで、即時利用可能なAIモデルを手軽に作成できるようになります。Vertex AIの柔軟性とスケーラビリティを活かし、ビジネスニーズに即したAIソリューションを展開することが可能です。

# GCP Vertex AIでPipelineの中で学習とデプロイを自動化する方法

## 目次

1. はじめに

2. GCP Vertex AIとは

    - 2-1. 概要

    - 2-2. 主な機能

3. Vertex AI Pipelineの基本構成

    - 3-1. Pipelineとは

    - 3-2. Pipelineのメリット

4. Vertex AIでPipelineを構築する手順

    - 4-1. 必要なリソースの準備

    - 4-2. 初期設定

    - 4-3. ポートフォリオの作成

5. サンプルケース：学習からデプロイの自動化

    - 5-1. データ準備

    - 5-2. モデルの学習

    - 5-3. モデルの評価

    - 5-4. モデルのデプロイ

6. コード例

    - 6-1. Pipelineの設定スクリプト

    - 6-2. 学習スクリプト

    - 6-3. デプロイスクリプト

7. Vertex AIの料金プランとコスト管理

8. まとめ

## 本文

### 1. はじめに

データの量が増加し、ビジネスにおけるAIの重要性が日々増していく中で、効率的にモデルを開発し運用することは避けて通れません。GCPのVertex AIは、迅速に機械学習モデルを構築、デプロイできる強力なツールです。特にPipeline機能を活用することで、データ準備からモデルの訓練、最終的なデプロイまでのプロセスを自動化し、手作業を大幅に削減することが可能です。本記事では、GCP Vertex AIを使ったPipelineの構築方法と、その利点について詳しく解説します。

### 2. GCP Vertex AIとは

#### 2-1. 概要

GCP（Google Cloud Platform）のVertex AIは、フルマネージドの機械学習プラットフォームです。さまざまな機械学習タスクを統一されたインターフェースで実行することができ、モデルのトレーニング、デプロイ、さらには管理を簡単に行うことができます。

#### 2-2. 主な機能

- **AutoML**: データ科学者以外でもモデルを構築可能

- **カスタムモデル**: 自分で定義したモデルをトレーニング

- **Pipeline**: 開発からデプロイまでのワークフローを自動化

- **エンドポイント管理**: モデルのデプロイと監視を容易にする

### 3. Vertex AI Pipelineの基本構成

#### 3-1. Pipelineとは

Pipelineとは、データ収集、前処理、モデル訓練、評価、そしてデプロイまでのプロセスを一連のフローとして定義し、実行するためのツールです。Pipelineは再利用性が高く、特に大規模なデータセットを扱う場合にその真価を発揮します。

#### 3-2. Pipelineのメリット

- **自動化**: 人の手を介さずにプロセスを管理でき、エラーが発生しにくい

- **効率化**: 一連の処理を一括で行うことにより、時間とリソースを節約

- **再利用性**: 一度構築すれば他のプロジェクトにも簡単に適用可能

### 4. Vertex AIでPipelineを構築する手順

#### 4-1. 必要なリソースの準備

- GCPプロジェクトの設定

- Vertex AI APIの有効化

- Cloud Storageバケットの作成

- サービスアカウントと権限の設定

#### 4-2. 初期設定

まずはGCPコンソールからVertex AIを有効化し、APIや認証情報の設定を行います。次にCloud Storageに学習用データをアップロードします。

#### 4-3. ポートフォリオの作成

Vertex AIのコンソールから新しいPipelineを作成し、具体的なワークフローを定義します。ここにはデータの前処理、モデルの訓練、そしてデプロイのタスクが含まれます。

### 5. サンプルケース：学習からデプロイの自動化

#### 5-1. データ準備

データセットをCloud Storageに保存することで、各ステップがアクセス可能になります。

#### 5-2. モデルの学習

学習は、事前に設定したPythonスクリプトを用いてVertex AI上で行います。例えば、標準的なDNN（ディープニューラルネットワーク）の利用が考えられます。

#### 5-3. モデルの評価

モデルの性能を定量的に評価し、必要に応じて再学習またはパラメータのチューニングを行います。

#### 5-4. モデルのデプロイ

評価が完了したモデルは、Vertex AIのエンドポイントとしてデプロイされます。デプロイ後も容易にモデルの更新が可能です。

### 6. コード例

以下に、Pipelineの設定スクリプト、学習スクリプト、およびデプロイスクリプトのサンプルコードを示します。

#### 6-1. Pipelineの設定スクリプト

```python

from google.cloud import aiplatform

def create_pipeline():

    aiplatform.init(project='your-gcp-project-id')

    pipeline = aiplatform.PipelineJobs.create(

        display_name='sample-pipeline',

        template_path='pipeline.json'

    )

    pipeline.run()

create_pipeline()

```

#### 6-2. 学習スクリプト

Pythonのscikit-learnなどを利用してモデルを学習するスクリプトです。

```python

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

from joblib import dump

def train_model(data):

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(

        data['features'], data['labels'], test_size=0.2

    )

    model = RandomForestClassifier()

    model.fit(X_train, y_train)

    dump(model, 'model.joblib')

```

#### 6-3. デプロイスクリプト

ここではGoogle CloudのAPIを利用して学習済みモデルをエンドポイントにデプロイします。

```python

from google.cloud import aiplatform

def deploy_model():

    model = aiplatform.Model.upload(

        display_name='sample-model', 

        artifact_uri='gs://your-bucket/model.joblib'

    )

    endpoint = model.deploy(machine_type='n1-standard-4')

    return endpoint

deploy_model()

```

### 7. Vertex AIの料金プランとコスト管理

Vertex AIは利用するリソースに応じた従量課金制を採用しています。Pipelineやモデルのトレーニング、デプロイに伴うコストを事前に計算しておくことが重要です。具体的な料金はGCPの公式サイトで定期的に確認することをお勧めします。

### 8. まとめ

GCP Vertex AIを利用したPipelineの自動化により、モデル開発の効率が飛躍的に向上します。特にデータの準備から学習、デプロイまでの一連のプロセスをスムーズに行うことで、即時利用可能なAIモデルを手軽に作成できるようになります。Vertex AIの柔軟性とスケーラビリティを活かし、ビジネスニーズに即したAIソリューションを展開することが可能です。

GCP Vertex AIでPipelineの中で学習とデプロイを自動化する方法

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