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AI Platform を使用したオンライン予測での scikit-learn モデル提供

AI Platform を使用したオンライン予測での scikit-learn モデル提供

1時間 20分 クレジット: 5

GSP245

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

scikit-learn で機械学習モデルを構築して、アプリケーションのモデルをリアルタイムで提供しようとすると、そのインフラストラクチャの管理は極めて大変になります。ただ幸いなことに AI Platform でトレーニング済みの scikit-learn モデルを提供するという別の選択肢があります。

トレーニングしたモデルを Google Cloud Storage にアップロードし、そのモデルに対するスケーラブルな予測リクエストを AI Platform Prediction で行うことができます。

このラボでは、単純な scikit-learn モデルをトレーニングして AI Platform Prediction にデプロイし、そのモデルに対するオンライン予測を行う方法を学習します。

AI Platform に scikit-learn モデルを公開する方法

次の 5 つのステップで予測用にモデルを準備します。

  1. モデルを作成してファイルに保存する
  2. 保存したモデルを Google Cloud Storage にアップロードする
  3. AI Platform でモデルリソースを作成する
  4. モデル バージョンを作成して、scikit-learn モデルをリンクする
  5. オンライン予測を行う

このラボでは、上記 5 つのステップについて詳しく説明します。

作業内容

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ラボの内容

  • AI Platform でモデルを作成する
  • AI Platform でモデルに対してオンライン予測を行う

ラボを開始する前に、AI Platform でのオンライン予測に使用するさまざまなツールについて学習します。

Google Cloud Platform では、Google のスケーラブルなインフラストラクチャを利用して、アプリケーションやウェブサイトの構築とホスティング、データの保存、データの分析を行えます。

AI Platform Prediction は、サイズを問わず、あらゆる種類のデータに対して機械学習モデルを簡単に構築できるマネージド サービスです。

Google Cloud Storage(GCS)はデベロッパーと企業向けの統合オブジェクト ストレージで、データ分析や機械学習に使用するライブデータからデータのアーカイブまでに対応します。

Cloud SDK は Google Cloud プロダクトとやり取りできるコマンドライン ツールです。

Qwiklabs に参加してこのラボの残りの部分や他のラボを確認しましょう。

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