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
Tried to create a deployment pipeline of AutoML...
Search
youyo
March 26, 2019
Technology
0
86
Tried to create a deployment pipeline of AutoML Vision.
Tried to create a deployment pipeline of AutoML Vision.
youyo
March 26, 2019
Tweet
Share
More Decks by youyo
See All by youyo
家の快適度を計測してみた
youyo
1
210
Get started AWS CDK
youyo
0
110
API GatewayのWebSocket対応について
youyo
0
850
GCRと脆弱性検査
youyo
0
210
goodbye-ec2
youyo
0
710
それでも僕はzabbixと生きていく
youyo
1
480
About AWS Lambda and kintone
youyo
1
270
TerraformとWerckerとAWS Organizationsで始めるステージング・開発環境構築 / terraform-wercker-aws-organizations
youyo
1
34k
ServerlessのおさらいとIronFunctionsについて
youyo
0
460
Other Decks in Technology
See All in Technology
2025年にHCP Vaultを学び直して見えた景色 / Lessons and New Perspectives from Relearning HCP Vault in 2025
aeonpeople
0
170
ガチな登山用デバイスからこんにちは
halka
1
210
自作JSエンジンに推しプロポーザルを実装したい!
sajikix
1
130
コスト削減の基本の「キ」~ コスト消費3大リソースへの対策 ~
smt7174
2
340
ここ一年のCCoEとしてのAWSコスト最適化を振り返る / CCoE AWS Cost Optimization devio2025
masahirokawahara
1
1.4k
Obsidian応用活用術
onikun94
0
360
DuckDB-Wasmを使って ブラウザ上でRDBMSを動かす
hacusk
1
140
退屈なことはDevinにやらせよう〜〜Devin APIを使ったVisual Regression Testの自動追加〜
kawamataryo
4
1.5k
【初心者向け】ローカルLLMの色々な動かし方まとめ
aratako
7
3k
Oracle Cloud Infrastructure:2025年8月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
190
DevIO2025_継続的なサービス開発のための技術的意思決定のポイント / how-to-tech-decision-makaing-devio2025
nologyance
0
130
LLM翻訳ツールの開発と海外のお客様対応等への社内導入事例
gree_tech
PRO
0
500
Featured
See All Featured
Scaling GitHub
holman
463
140k
[RailsConf 2023 Opening Keynote] The Magic of Rails
eileencodes
30
9.6k
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
131
19k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Fireside Chat
paigeccino
39
3.6k
Bash Introduction
62gerente
615
210k
Building an army of robots
kneath
306
46k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
7
840
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
The Art of Delivering Value - GDevCon NA Keynote
reverentgeek
15
1.6k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
55
13k
Transcript
AutoML Visionのモデル作成/デプロイパイプ ラインを作成してみた 石澤直人 @youyo_
Who am I func main() { profile := map[string]string{ "Name":
" 石澤直人 (@youyo_)", "Company": " ヘプタゴン", "Job": " エンジニア", "Language": "Go, Python...", "Likes": "AWS, GCP, Serverless...", } fmt.Println(profile) }
デモアプリ 孫悟空判定くん ノーマル,スーパーサイヤ人1,2,3,ゴッド,ブルーを判定してくれる GTほとんど見てないので4のことは忘れてた (権利的なアレで画像差し替えました)
今回お話ししたいのはAutoML Visionのこと やら精度のことではなく, 如何にしてモデルの 作成からデプロイまでを自動で行ったか
AutoML Vision Cloud AutoML Vision Alpha を使用すると、機械学習モデルをトレ ーニングして、自分の定義したラベルに従って画像を分類できま す。 アノテーション済み画像をそこまで用意できなくてもなんかそれっ
ぽい結果を返してくれるらしい 制約もちょいちょいありそうだけどお手軽そう まだアルファ でもGoogleなんだからいい感じに使えるんでしょ?
まず何をしたかったか 誰かが画像をアップロードしたら勝手に学習されてモデル作成され てLineBotサーバーが推論するモデルが最新のものに更新される
ボツ案 ぼんやりとしたこうすればいけるやろ~とか思ってたやつ
ここがダメだった1 CloudStorageには画像とその一覧とラベルを含むCSVを置く必要が あり、それらが置かれるバケット名は [ プロジェクトID]-vcm でな ければならないという制約があった。 CloudFunctionsは画像が揃ってからcsvが置かれたタイミングでだ け起動されれば十分なのに, ファイル拡張子での起動制御ができず
画像が置かれている段階でファンクションが起動しまくる結果とな った。 プログラム側でcsv以外だったら無視する処理すればいいっちゃい いけど綺麗じゃないしお金かかるし無駄。 バケットを複数用意して対応することにした。
ここがダメだった2 AutoML Visionでモデル作成が終了したタイミングでのイベント発 行など存在しない さらに実際には 学習スタート! で終わりではなく, データセット作 成/モデル作成(トレーニング)などに分かれていた。 ステート/オペレーション管理しつつ作成されたモデルIDを
Datastoreに保存するようにした。
結果こうなった
まとめ AutoML Vision自体は簡単に試せていい感じ 自動化を考えたときにもう一声欲しい感じ GCP好きなんでいい感じのアップデート待ってます