ML パッケージを管理する

パッケージの検証

サービング用

[ トレーニングを有効化 ] フラグを 非アクティブにしてアップロードされたモデルの場合、モデルをアップロードすると、AI Center はアップロードされた .zip ファイルを要件に照らして検証します。次の 3 つのチェックが実行されます。

1. 空でないルート フォルダーが存在すること
2. requirements.txt ファイルが存在すること
3. Main クラスを実装するルート フォルダーに main.py という名前のファイルが存在すること。このクラスは、関数 __init__ と predict を実装するために、さらに詳しく検証されます。

[ML ログ] ページに、成功または失敗したのかと、失敗の原因となったエラーが表示されます。

トレーニング用

[ トレーニングを有効化 ] フラグを アクティブにしてアップロードされたモデルの場合、AI Center は、アップロードされた .zip ファイルを要件に照らして検証するだけでなく、要件に照らして検証します。これらのパッケージに対して、次の 2 つのチェックが実行されます。

1. 空でないルート フォルダーが存在すること
2. Main クラスを実装するルート フォルダーに train.py という名前のファイルが存在すること。このクラスは、__init__ 関数、および train、evaluate、save の各関数を実装するために、さらに詳しく検証されます。

[ML ログ] ページに、成功または失敗したのかと、失敗の原因となったエラーが表示されます。

ML パッケージの詳細を表示する

リストでパッケージを選択すると、 その ML パッケージの > [ML パッケージ名] ページに移動します。

[バージョン] タブで詳細 (パッケージ バージョン、作成日時、変更ログ、ステータス、トレーニングが有効かどうか、推奨される GPU が有効かどうか、引数) を確認します。

ML パッケージのバージョンの各エントリの詳細を確認するには、3 点リーダー メニューのアイコン ⁝ を選択し、[ 詳細] を選択します。パッケージのバージョンに関するすべての情報を含むダイアログボックスが表示されます。

[パイプライン実行] タブで、パッケージのパイプライン実行に関連する詳細 (パッケージの名前、種類、バージョン、ステータス、作成日時、期間、スコア、その他) を確認します。

バージョン管理

AI Center では、パッケージのバージョン管理もサポートしています。パッケージをアップロードすると、そのパッケージはバージョン 1.0 として表示されます (メジャー バージョンは 1 で、マイナー バージョンは 0 です)。これは、ユーザーがアップロードしたパッケージと、パイプラインによって再トレーニングされたパッケージを区別するのに役立ちます。後者では、マイナー バージョンのみが変更されます。

ML パッケージの新しいバージョンをアップロードする

アップロード済みのパッケージの新しいバージョンをアップロードする手順は次のとおりです。

1. [ML パッケージ] ページで、パッケージの横にある 3 点リーダー メニューのアイコン ⁝ を選択し、[新しいバージョンをアップロード] オプションを選択します。

   または、[ ML パッケージ> [ML パッケージ名] ] ページで [ 新しいバージョンをアップロード] を選択します。[ [ML パッケージ名] の新しいバージョン>アップロード ] ウィンドウが表示され、ほとんどのフィールドには、パッケージを最初にアップロードしたときに指定した情報が事前に入力されています。

2. [ パッケージをアップロード ] を選択して目的の .zip ファイルを選択するか、このフィールドの上にファイルをドラッグ アンド ドロップします。

3. 任意: 以下のフィールドの既存の情報を更新します。

   • 入力の説明
   • 出力の説明
   • 言語

4. 任意: [変更ログ]フィールドに変更内容を入力します。

5. モデルが GPU を必要とするかどうかを選択します。既定ではオフになっています。

6. モデルに対してトレーニングを有効化するかどうかを選択します。

7. [作成] を選択してアップロード済みの既存のパッケージの新しいバージョンをアップロードするか、[キャンセル] を選択してプロセスを中止します。[ パッケージをアップロード ] ウィンドウが閉じ、パッケージの新しいバージョンがアップロードされます。アップロードが反映されるまでに数分かかる場合があります。

パッケージの新規バージョンを [ML パッケージ] ページで直接確認することはできません。情報は、そのパッケージの [ML パッケージの詳細] ページに表示されます。

注:

既存のパッケージに新しいバージョンをアップロードすると、新しいメジャー バージョンが作成されます。たとえば、最初のパッケージをアップロードした場合、そのバージョンは 1.0 となります。その後新しいバージョンをアップロードすると、そのバージョンは 2.0 になります。

トレーニング パイプラインによって作成された ML パッケージのバージョン

トレーニング パイプラインまたはフル パイプラインがパッケージ バージョンで正常に実行されると、新しいマイナー バージョンが作成されます。たとえば、パッケージ (バージョン 1.0) をアップロードし、トレーニング パイプラインを開始した場合、完了後には、次のスクリーンショットのように、ML パッケージの詳細ページにバージョン 1.1 と表示されます。

パッケージの引数を表示する

ML パッケージ> [ML パッケージ名] ページの [バージョン] タブで、パッケージのバージョンの横にある情報アイコンを選択します。[ [ML パッケージ名] > [ML パッケージ バージョン] >引数 ] ウィンドウが表示されます。

選択したパッケージ バージョンの入力の種類と、入力および出力の説明が表示されます。値は編集できないことに注意してください。

ML パッケージを削除する

パッケージを削除できるのは、パッケージがスキル内にデプロイされておらず、それらのパッケージでパイプラインが現在実行されていない場合のみです。

1. [ ML パッケージ ] ページで、パッケージの横にある 3 点リーダー メニューのアイコン ⁝ を選択し、[ 未デプロイのバージョンを削除] を選択します。確認のウィンドウが表示されます。
2. 確認ウィンドウで [ OK ] を選択して、選択したパッケージの未デプロイのバージョンをすべて削除します。パッケージ バージョンがスキルの一部である (アクティブである) 場合、そのパッケージ バージョンは 削除されません。すべてのバージョンが非アクティブの場合、すべてのバージョンは削除されます。

OR

1. [ML パッケージ > [ML パッケージ名]] ページの [バージョン] タブで、パッケージ バージョンの横にある 3 点リーダー メニューのアイコン ⁝ を選択し、[削除] を選択します。確認のウィンドウが表示されます。
2. 確認ウィンドウで [ OK ] を選択して、選択したバージョンのパッケージを削除します。パッケージ バージョンがスキルの一部である (アクティブである) 場合、そのパッケージ バージョンは 削除されません。選択したパッケージのバージョンがこのバージョンのみである場合は、パッケージ自体も削除されます。