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概要

Tensorflow Extended（TFX）は、TensorFlow モデルをトレーニングして本番環境にデプロイするための、Google のエンドツーエンドのプラットフォームです。TFX パイプラインは、一連のコンポーネントの順序立てた実行をオーケストレートすることによって、有向グラフを使ったスケーラブルで高パフォーマンスな ML タスクを実現します。これには、事前構築されたカスタマイズ可能なコンポーネントが含まれ、データの取り込みと検証、モデルのトレーニングと評価、さらにはモデルの検証とデプロイに使用できます。TFX は、クラウド環境（Google Cloud の Vertex AI Pipelines など）とオンプレミス環境をいずれもサポートし、TensorFlow モデルをプロトタイピングから始めて本番環境に実装する際に最適なソリューションです。

Vertex AI Pipelines では、サーバーレス方式で ML ワークフローをオーケストレートし、Vertex ML Metadata を使用してワークフローのアーティファクトを保存することで、ML システムの自動化、モニタリング、管理を行うことができます。

このラボでは、Google Cloud で TFX パイプラインをデプロイし、実行します。これにより、ペンギンの種を予測する TensorFlow 2.15 分類モデルの開発とデプロイを自動化します。

目標

• TFX API を使用して TFX パイプラインを作成する
• Vertex AI Pipelines を Kubeflow V2 の DAG ランナーとともに使用するパイプライン ランナーを定義する
• Vertex AI Pipelines に TFX パイプラインをデプロイしてモニタリングする

設定と要件

[ラボを開始] ボタンをクリックする前に

こちらの説明をお読みください。ラボには時間制限があり、一時停止することはできません。タイマーは、Google Cloud のリソースを利用できる時間を示しており、[ラボを開始] をクリックするとスタートします。

このハンズオンラボでは、シミュレーションやデモ環境ではなく実際のクラウド環境を使って、ラボのアクティビティを行います。そのため、ラボの受講中に Google Cloud にログインおよびアクセスするための、新しい一時的な認証情報が提供されます。

このラボを完了するためには、下記が必要です。

• 標準的なインターネット ブラウザ（Chrome を推奨）

注: このラボの実行には、シークレット モード（推奨）またはシークレット ブラウジング ウィンドウを使用してください。これにより、個人アカウントと受講者アカウント間の競合を防ぎ、個人アカウントに追加料金が発生しないようにすることができます。

• ラボを完了するための時間（開始後は一時停止できません）

注: このラボでは、受講者アカウントのみを使用してください。別の Google Cloud アカウントを使用すると、そのアカウントに料金が発生する可能性があります。

ラボを開始して Google Cloud コンソールにログインする方法

1. [ラボを開始] ボタンをクリックします。ラボの料金をお支払いいただく必要がある場合は、表示されるダイアログでお支払い方法を選択してください。 左側の [ラボの詳細] ペインには、以下が表示されます。

   • [Google Cloud コンソールを開く] ボタン
   • 残り時間
   • このラボで使用する必要がある一時的な認証情報
   • このラボを行うために必要なその他の情報（ある場合）

2. [Google Cloud コンソールを開く] をクリックします（Chrome ブラウザを使用している場合は、右クリックして [シークレット ウィンドウで開く] を選択します）。

   ラボでリソースがスピンアップし、別のタブで [ログイン] ページが表示されます。

   ヒント: タブをそれぞれ別のウィンドウで開き、並べて表示しておきましょう。

   注: [アカウントの選択] ダイアログが表示されたら、[別のアカウントを使用] をクリックします。

3. 必要に応じて、下のユーザー名をコピーして、[ログイン] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもユーザー名を確認できます。

4. [次へ] をクリックします。

5. 以下のパスワードをコピーして、[ようこそ] ダイアログに貼り付けます。

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   [ラボの詳細] ペインでもパスワードを確認できます。

6. [次へ] をクリックします。

   重要: ラボで提供された認証情報を使用する必要があります。Google Cloud アカウントの認証情報は使用しないでください。 注: このラボでご自身の Google Cloud アカウントを使用すると、追加料金が発生する場合があります。

7. その後次のように進みます。

   • 利用規約に同意してください。
   • 一時的なアカウントなので、復元オプションや 2 要素認証プロセスは設定しないでください。
   • 無料トライアルには登録しないでください。

その後、このタブで Google Cloud コンソールが開きます。

注: Google Cloud のプロダクトやサービスにアクセスするには、ナビゲーション メニューをクリックするか、[検索] フィールドにサービス名またはプロダクト名を入力します。

タスク 1. Vertex AI Workbench でノートブックを開く

1. Google Cloud コンソールのナビゲーション メニュー（）で、[Vertex AI] > [ワークベンチ] の順にクリックします。

2. インスタンスを見つけて、[JupyterLab を開く] ボタンをクリックします。

Workbench インスタンスの JupyterLab インターフェースが新しいブラウザタブで開きます。

注: JupyterLab にノートブックが表示されない場合は、次の追加手順でインスタンスを再設定してください。

1. JupyterLab のブラウザタブを閉じて、Workbench のホームページに戻ります。

2. インスタンス名の横にあるチェックボックスをオンにして、[リセット] をクリックします。

3. [JupyterLab を開く] ボタンが再度有効になったら、1 分待ってから [JupyterLab を開く] をクリックします。

タスク 2. Cloud Storage バケットからノートブックをコピーする

1. ターミナル アイコンをクリックしてターミナル ウィンドウを開きます。

ターミナル ウィンドウが新しいタブで開きます。これで、ターミナルでコマンドを実行して Workbench インスタンスを操作できるようになりました。

2. 次のコードをコピーしてターミナルで実行し、ノートブック ファイル をコピーします。

gcloud storage cp -r gs://{{{project_0.project_id|project_id}}}-labconfig-bucket/* .

3. ノートブック ファイルがコピーされていることを確認します。 ノートブックをダブルクリックして、ノートブックのコンテンツが表示されることを確認します。

注: [File Changed] というポップアップが表示されたら、[overwrite] をクリックします

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 Cloud Storage からノートブックをコピーする

タスク 3. ラボのノートブックに移動する

1. 左側のメニューで [] を選択します。新しいタブが開きます。

2. ノートブックのプロジェクト ID とリージョンをラボ用のものに置き換えます。GOOGLE_CLOUD_PROJECT には を使用し、GOOGLE_CLOUD_REGION には を使用します。

タスク 4. クラウドでトレーニング ジョブを実行する

注: Vertex AI Pipeline ジョブが完了するまでに約 40 分かかります。ジョブを表示するには、[AI] > [Pipelines] に移動し、プルダウンから リージョンを選択します。

[進行状況を確認] をクリックして、目標に沿って進んでいることを確認します。 TFX パイプラインを構築して Vertex AI Pipelines にデプロイする

注: ジョブの完了後、進行状況が適切に更新されるまで数分かかる場合があります。

お疲れさまでした

TFX パイプラインを構築して Vertex AI Pipelines にデプロイし、パイプライン実行をトリガーする方法を学習しました。

Google Cloud トレーニングと認定資格

Google Cloud トレーニングと認定資格を通して、Google Cloud 技術を最大限に活用できるようになります。必要な技術スキルとベスト プラクティスについて取り扱うクラスでは、学習を継続的に進めることができます。トレーニングは基礎レベルから上級レベルまであり、オンデマンド、ライブ、バーチャル参加など、多忙なスケジュールにも対応できるオプションが用意されています。認定資格を取得することで、Google Cloud テクノロジーに関するスキルと知識を証明できます。

マニュアルの最終更新日: 2025 年 2 月 7 日

ラボの最終テスト日: 2025 年 2 月 7 日

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