Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Vertex AI 試してみた / tried-vertex-ai
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
kasacchiful
PRO
April 24, 2022
Programming
0
500
Vertex AI 試してみた / tried-vertex-ai
2022/04/24 (日) Python機械学習勉強会 in 新潟で発表した資料です。
kasacchiful
PRO
April 24, 2022
Tweet
Share
More Decks by kasacchiful
See All by kasacchiful
Amazon Q Developer CLI (現Kiro CLI) で作った 新潟ランチマップWebアプリのこれまでとこれから / 20260207jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
0
28
Amazon SageMaker Catalogの、AIエージェントによる自動データ分類機能を試してみようとしたが、できなかったので、代わりに最近構築したデータ連携基盤を紹介します / 20260117jawsug-fukui
kasacchiful
PRO
0
34
データファイルをAWSのDWHサービスに格納する / 20251115jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
2
210
テーブル定義書の構造化抽出して、生成AIでDWH分析を試してみた / devio2025tokyo
kasacchiful
PRO
0
680
ワイがおすすめする新潟の食 / 20250912jasst-niigata-lt
kasacchiful
PRO
0
37
WorkersでDiscord botを試してみた / 20250822workers-tech-talk-niigata
kasacchiful
PRO
1
79
地域コミュニティへの「感謝」と「恩返し」 / 20250726jawsug-tochigi
kasacchiful
PRO
0
250
Amazon Q Developer for CLI を使って PHP Conference 新潟 2025 参加者向けにグルメサイトを構築した話 / 20250620niigata-5min-tech
kasacchiful
PRO
1
140
ワイがおすすめする新潟の食 / 20250530phpconf-niigata-eve
kasacchiful
PRO
0
480
Other Decks in Programming
See All in Programming
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
kamina_zzz
0
400
プロダクトオーナーから見たSOC2 _SOC2ゆるミートアップ#2
kekekenta
0
210
AIと一緒にレガシーに向き合ってみた
nyafunta9858
0
230
AI時代のキャリアプラン「技術の引力」からの脱出と「問い」へのいざない / tech-gravity
minodriven
21
7.2k
MUSUBIXとは
nahisaho
0
130
20260127_試行錯誤の結晶を1冊に。著者が解説 先輩データサイエンティストからの指南書 / author's_commentary_ds_instructions_guide
nash_efp
1
970
Grafana:建立系統全知視角的捷徑
blueswen
0
330
コマンドとリード間の連携に対する脅威分析フレームワーク
pandayumi
1
450
AI Agent の開発と運用を支える Durable Execution #AgentsInProd
izumin5210
7
2.3k
Fluid Templating in TYPO3 14
s2b
0
130
CSC307 Lecture 06
javiergs
PRO
0
690
AIエージェントのキホンから学ぶ「エージェンティックコーディング」実践入門
masahiro_nishimi
5
460
Featured
See All Featured
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
110
Claude Code どこまでも/ Claude Code Everywhere
nwiizo
61
52k
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.4k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.1k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
890
Groundhog Day: Seeking Process in Gaming for Health
codingconduct
0
92
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
330
40k
Data-driven link building: lessons from a $708K investment (BrightonSEO talk)
szymonslowik
1
910
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
141
7.3k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
26
3.3k
Gemini Prompt Engineering: Practical Techniques for Tangible AI Outcomes
mfonobong
2
280
Transcript
Vertex AI ࢼͯ͠Έͨ Python ػցֶशษڧձ in ৽ׁ 2022-04-24 @kasacchiful
Classmethod, Inc. Solutions Architect / Software Develper Favorite: Community: •
JAWS-UG Niigata • Python ML in Niigata • JaSST Niigata • ASTER • SWANII • etc. Hiroshi Kasahara @kasacchiful @kasacchiful 2
MLOpsͱԿ͔ʁ
MLOps • ػցֶशϓϩδΣΫτΛԁʹਐΊΔͨΊͷऔΓΈɾମ੍ɾࢥ • ػցֶशνʔϜ / ։ൃνʔϜ / ӡ༻νʔϜ ͕͓ޓ͍ʹڠௐ͠߹͏͜ͱ
ͰɺػցֶशϞσϧͷ࣮͔Βӡ༻·ͰͷϥΠϑαΠΫϧΛԁʹਐ ΊɺܧଓతʹՁΛఏڙ͢Δ͜ͱΛతʹͯ͠Δ • DevOpsͷػցֶशϓϩδΣΫτ൛ • ʮ։ൃαΠΫϧͷॖʯʮ։ൃࣗମͷਝԽʯʮ৴པੑߴ͍ϦϦʔεʯ ΛMLϓϩδΣΫτʹ
MLγεςϜͷཁૉ IUUQTDMPVEHPPHMFDPNBSDIJUFDUVSFNMPQTDPOUJOVPVTEFMJWFSZBOEBVUPNBUJPOQJQFMJOFTJONBDIJOFMFBSOJOH
MLOps Life Cycle IUUQTOFBMBOBMZUJDTDPNFYQFSUJTFNMPQT
Continuous Delivery for Machine Learning end- to-end Process IUUQTNBSUJOGPXMFSDPNBSUJDMFTDENMIUNM
MLOpsΠϯϑϥج൫ʹඞཁͳ͜ͱ • σʔλιʔεͱɺ͔ͦ͜Βੜ͞ΕΔσʔληοτͷཧ • ֶशࡁϞσϧͷཧ • CI / CDؚΜͩMLσϦόϦύΠϓϥΠϯ •
Ұ࿈ͷδϣϒΛ؆୯ʹճͨ͢Ίͷίϯςφ
Ұ͔Βߏங͢ΔͷେมͳͷͰ ΫϥυαʔϏε͍͍ͨ
MLOpsؔ࿈αʔϏε • AWS • Amazon SageMaker • Google Cloud •
Vertex AI • Azure • Azure Machine Learning
IUUQTQBHFTBXTDMPVEDPNST5;.JNBHFT@"84Ͱߏங͢Δ.-0QTج൫@൛@@"*.-5PLZPQEG
IUUQTDMPVEHPPHMFDPNCMPHKBUPQJDTEFWFMPQFSTQSBDUJUJPOFSTOFXNMMFBSOJOHQBUIWFSUFYBJ
ࠓճVertex AIΛࢼͯ͠Έͨ
Vertex AIࢼͯ͠Έͨ • ϞσϧͷτϨʔχϯάɺσϓϩΠɺςετΛҰ௨Γࢼ͢ • AutoMLͷΫΠοΫελʔτΛϕʔεʹ࣮ࢪ • https://cloud.google.com/automl-tables/docs/quickstart?hl=ja • දܗࣜσʔλͷྨ
σʔληοτ
σʔληοτ
σʔληοτ
τϨʔχϯά
τϨʔχϯά
τϨʔχϯά
τϨʔχϯά
σϓϩΠ
σϓϩΠ
σϓϩΠ
σϓϩΠ
ςετ
curlͰࢼ͢ curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth
print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ https://asia-northeast1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_ID}/locations/asia-northeast1/endpoints/${ENDPOINT_ID}:predict \ -d “@${INPUT_DATA_FILE} " { "predictions": [ { "classes": [ "1" , "2 " ] , "scores": [ 0.98835468292236328 , 0.0116453049704432 5 ] } ] , "deployedModelId": "8383556259466444800" , "model": "projects/1066851579090/locations/asia-northeast1/models/6083061274810253312" , "modelDisplayName": "sample_tabular_dataset_model " }
ύΠϓϥΠϯ • kube fl ow pipelines ͘͠ Tensor fl ow
Extended ͰύΠϓϥ ΠϯΛهࡌͯ͠ɺVertex AIʹొ IUUQTDMPVEHPPHMFDPNCMPHKBQSPEVDUTBJNBDIJOFMFBSOJOHTFSWFSMFTTNBDIJOFMFBSOJOHQJQFMJOFTPOHPPHMFDMPVE
MLOpsΠϯϑϥج൫ʹඞཁͳ͜ͱ • σʔλιʔεͱɺ͔ͦ͜Βੜ͞ΕΔσʔληοτͷཧ • Vertex AIͰ֤छσʔληοτΛཧͰ͖Δ • ֶशࡁϞσϧͷཧ • Ϟσϧͷόʔδϣϯͷཧ͕Մೳ
• CI / CDؚΜͩMLσϦόϦύΠϓϥΠϯ • kebe fl ow pipelines͘͠Tensor fl ow ExtendedͰߏஙՄೳ • Ұ࿈ͷδϣϒΛ؆୯ʹճͨ͢Ίͷίϯςφ • طଘͷίϯςφར༻ͷ΄͔ɺΧελϜίϯςφ༻Մೳ
SageMaker / Vertex AI ͷػೳ σʔληοτ ͷ࡞ ਓྗʹΑΔΞ ϊςʔγϣϯ ࢧԉ
ಛྔϦϙδ τϦ ύΠϓϥΠϯ ϞσϧͷධՁ σϓϩΠ ϞχλϦϯά 4BHF.BLFS 4BHF.BLFS %BUB 8SBOHMFS 4BHF.BLFS (SPVOE5SVU I 4BHF.BLFS 'FBUVSF 4UPSF 4BHF.BLFS 1JQFMJOF 4BHF.BLFS %FCVHHFS 4BHF.BLFS $MBSJGZ όονਪ˓ ϦΞϧλΠϜ ਪ˓ 4BHF.BLFS .PEFM .POJUFS 7FSUFY"* σʔληοτ ϥϕϧλε Ϋ 7FSUFY"* 'FBUVSF 4UPSF 7FSUFY"* 1JQFMJOF ϞσϧͷධՁ όονਪ˓ ϦΞϧλΠϜ ਪ˓ 7FSUFY"* .POJUPSJOH
ॴײ • ݁ߏGUI্Ͱૢ࡞Ͱ͖Δ͠ɺΘ͔Γ͍͢ • ಛʹAutoML • Vertex AIͷPython SDK͕༻ҙ͞ΕͯΔͷͰɺίʔυͰཧͰ͖Δ •
SageMakerPython SDK͕͋Δ • ଞͷGoogle CloudαʔϏεͱͷ࿈ܞํ๏͕Α͘Θ͔Βͳ͍ (ଟͰ͖Δ ΜͩΖ͏͚Ͳ)
·ͱΊ • MLγεςϜߏஙͷࡍɺMLίʔυҎ֎ͷཁૉଟ͘ɺ࣌ؒखؒ ͔͔Δɻ • ΫϥυαʔϏεͷMLOpsؔ࿈ͷαʔϏεΛ͏·͘͏͜ͱͰɺ࿑ ྗΛগͳͯ͘͠MLγεςϜΛߏஙɾӡ༻͢Δ͜ͱ͕Մೳ
͓͠·͍