みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 週末プログラマである管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

金魚データ/モデルのVertex AIへの移行

2018年から2020年にかけて, 金魚の認識やそれを応用した「Kingyo AI Navi」アプリ[1]を開発していた.

mirai-tec.hatenablog.com

その際に, GoogleのAutoML VisionVision Edgeを使ってモデル作成を行っていた.

最近,「Kingyo AI Navi」アプリを展示会に出すことになり, 久しぶりにあれこれと触っていると, モデル作成に使用していたAuto ML Visionが非推奨になっているではないか.

ということで, 金魚データや学習済みモデルをVertex AIに移行することにした.
一応, 移行手順をメモしておく.


1. Vertex AIへの移行手順
(1) Google Cloud ConsoleでVertex AIのダッシュボードを表示すると, 下の方に「Vertex AIへの移行」ってのがあるので, 「移行を設定」を選択する.

(2) 移行するリソース(データセット, モデル)を選択し, 「次へ」を選択する.

(3) 移行するリソースの数を確認し, 「アセットを移行」を選択する.

(4) 移行が完了するのを待つ. (最大で1時間程度とのこと)

モデルは3つすべて移行できたが, データセットは3つの内2つが移行に失敗したようだ.
失敗した理由は不明だが, 再度移行手順に沿って移行を行うと, 失敗した2つのデータセットも今度は無事移行できた.
なんだかなー!?


2. 移行データ/モデルの確認
(1) データセット
画像もラベルも問題なさそうだ!!

(2) モデルを確認
こちらも, 学習時の評価結果などの情報を含め, 問題なく移行できてそうだ.

あと, 1つ気になっているのは, 今回移行したモデルはすべてAutoML Visionのモデルで, 「Kingyo AI Navi」で使用しているAutoME Vision Edigeで学習したモデルがあるはずなのだが, 見当たらない.
どこにいったのだろう...


ちょっとしたトラブルはあったが, Vertex AIへの移行自体はとても簡単である.
せっかくなので, Vertex AIを使って, Vision Edgeの代替えモデルを学習してみようと思う.

AutoML Vision等でモデル学習を行っていた方で, Vertex AIへの移行がまだの方は早めの移行をおすすめします!!

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参照URL :
[1] 「Kingyo AI Navi」のアプリ化を考える(1) ~ (6)