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] フラグが非アクティブな状態で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 では、アップロードされた .zip ファイルをこちらに記載されている要件と照合して検証します。確認されるのは、以下の 3 点です。

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 predict と __init__ 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] フラグがアクティブな状態でアップロードされたモデルの場合、AI Center では、上記のように要件を検証するほかに、アップロードされた .zip ファイルをこちらに記載されている要件と照合して検証します。これらのパッケージについては、以下の 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

[ML パッケージ] > [ML パッケージ名] ページに移動するには、リスト内のパッケージをクリックします。

[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 バージョンの各エントリに関する詳細を、3 点リーダー アイコン ⁝ > [詳細] から確認できるようになりました。パッケージ バージョンに関するすべての情報がダイアログ ボックスに表示されます。

[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の ⁝ をクリックし、[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] をクリックします。[次のパッケージの新しいバージョンをアップロード:] > [ML パッケージ名] ウィンドウが表示されます。ほとんどのフィールドには、最初にそのパッケージをアップロードしたときに指定した情報が既に入力されています。

2. [パッケージをアップロード] をクリックして目的の .zip ファイルを選択するか、ファイルをこのフィールドにドラッグ 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] をクリックして既存のアップロード済みパッケージの新規バージョンをアップロードするか、[キャンセル] をクリックして処理を中止します。[パッケージをアップロード] ウィンドウが閉じ、パッケージの新規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

あるパッケージ バージョンでトレーニング パイプラインまたはフル パイプラインが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、あるパッケージ (バージョン 1.0) をアップロードしてトレーニング パイプラインを開始すると、完了後に [ML パッケージの詳細] ページにバージョン 1.1 が表示されます (以下を参照)。

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 バージョンの横の情報アイコンをクリックします。[[バージョン番号] の引数] > [ML パッケージ名] > [ML パッケージ バージョン] 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の ⁝ をクリックし、[デプロイされていないバージョンを削除] を選択します。確認のウィンドウが表示されます。
2. 確認のウィンドウで [OK] をクリックして、選択したパッケージのデプロイされていない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、それらはすべて削除されます。

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 バージョンの横の ⁝ をクリックして、[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] をクリックして、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) 場合は削除されません。このバージョンが選択したパッケージの唯一のバージョンである場合は、パッケージ自体も削除されます。