Vertex AI

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概要・定義

Vertex AIは、Google Cloudが提供する統合機械学習プラットフォームです。AI Platform（旧称）を刷新し、機械学習モデルの構築、学習、デプロイ、管理のすべてのプロセスを一つの統一された環境で実行できます。

AutoML機能により、機械学習の専門知識がない開発者でも高精度なAIモデルを作成でき、カスタム学習による高度なモデル開発も支援します。MLOps（機械学習運用）を強力にサポートし、企業レベルのAI導入を促進します。

主要な特徴・利点

1. 統合環境

データの前処理から学習、デプロイ、監視まで、AI開発の全工程を一つのプラットフォームで実行できます。

2. AutoML機能

コードを書かずにドラッグ&ドロップ操作で高精度なAIモデルを構築できるAutoML機能を提供します。

3. カスタムトレーニング

TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなど、主要なML フレームワークをサポートし、高度なカスタムモデルを開発できます。

4. スケーラビリティ

Google Cloudの強力なインフラストラクチャを活用し、大規模なデータセットと高負荷にも対応できます。

主要サービス

AutoML

AutoML Vision: 画像分類・物体検出
AutoML Natural Language: テキスト分析・感情分析
AutoML Translation: カスタム翻訳モデル
AutoML Tables: 構造化データ分析

カスタムトレーニング

Custom Jobs: フルマネージド学習環境
Hyperparameter Tuning: ハイパーパラメータ最適化
Distributed Training: 分散学習サポート

Prediction & Serving

Vertex AI Endpoints: リアルタイム予測
Batch Prediction: バッチ処理予測
Model Monitoring: モデル性能監視

使用例・実装方法

Python SDKを使用したモデル学習

# Vertex AI Python SDKを使用
from google.cloud import aiplatform

# Vertex AI初期化
aiplatform.init(project='your-project-id', location='us-central1')

# カスタムトレーニングジョブの作成
job = aiplatform.CustomTrainingJob(
    display_name='my-training-job',
    script_path='train.py',
    container_uri='gcr.io/cloud-aiplatform/training/tf-gpu.2-8:latest',
    requirements=['tensorflow==2.8.0'],
    model_serving_container_image_uri='gcr.io/cloud-aiplatform/prediction/tf2-gpu.2-8:latest',
)

# モデル学習の実行
model = job.run(
    dataset=dataset,
    model_display_name='my-model',
    machine_type='n1-standard-4',
    accelerator_type='NVIDIA_TESLA_K80',
    accelerator_count=1,
)

gcloud CLIでのAutoML画像分類

# AutoML画像分類データセットの作成
gcloud ai datasets create \
  --display-name=my-image-dataset \
  --metadata-schema-uri=gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/image_1.0.0.yaml \
  --region=us-central1

# AutoMLトレーニングジョブの開始
gcloud ai custom-jobs create \
  --display-name=automl-image-training \
  --config=training_config.yaml \
  --region=us-central1

活用事例

Eコマース・小売

商品画像の自動分類、レコメンデーション、需要予測、在庫最適化などに活用されています。

製造業

品質検査、予知保全、製造工程最適化、異常検知システムの構築に使用されています。

ヘルスケア

医療画像診断、薬事開発、患者データ分析、診断支援システムの開発に貢献しています。

金融・保険

不正検知、リスク分析、アルゴリズム取引、保険査定の自動化に活用されています。

導入時の注意点

1. コスト管理

計算リソースの使用量に応じた従量課金制のため、学習時間やデプロイ規模の計画が重要です。

2. データ品質

高精度なモデル構築には、適切な前処理を行った高品質な学習データが不可欠です。

3. セキュリティ・プライバシー

機密データを扱う場合は、Google Cloudのセキュリティ機能と規制遵守の確認が必要です。

4. モデル運用

本番環境でのモデル性能監視、再学習、バージョン管理などのMLOps体制の構築が重要です。

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