テンプレート デプロイメント (Object Detection)

はじめに

このドキュメントでは、ABEJA Templateを利用して、Object Detectionの推論APIをノンコーディングで作成する方法を解説します。

学習モデルを用意する

Object Detectionの学習モデルを用意します。ABEJA Template (Object detection) を用いた学習モデルの作成方法はこちらに記載しています。

• テンプレート学習 (Object Detection)

モデルを管理する

コンソールの「モデル」から「モデルの作成」をクリックして、モデルを作成します。

モデル作成画面では、以下の項目を選択します。

これでデプロイの準備ができました。

HTTPサービスの作成

コンソールの「デプロイメント」に移動すると、先ほど作成したデプロイメント名で作成されています。

デプロイメントの名前をクリックして、「HTTPサービスを作成」をクリックします。バージョンとインスタンスタイプ、インスタンス数を選択します。

数分待つと、ステータスが「使用可能」となり、モデルがWeb APIとしてデプロイされます。これでデプロイ完了です。 デプロイ処理中は、「ログ」のボタンを選択することで、デプロイ時のログが確認可能です。

動作確認

「✔︎確認」をクリックして、テストを行います。ここでは、サンプルの「猫」の写真で動作確認をします。

「猫」の画像を選択し、「送信」をクリックすると、推論結果が返ってきます。この場合、boxesの座標情報と、Classesとして「cat」がScoresが86.93%と推論結果が返ってきていることがわかります。

本ページでは、ABEJA Template (Object Detection)を利用したデプロイメント方法について紹介しました。