モデルの学習

はじめに

本ドキュメントを通じて、 ABEJA Platform の GUI を利用して、 作成したデータセットを学習データとしてモデルの学習を行います。

まずは今回のチュートリアルで使うソースコードをダウンロードしてください。

モデルの学習を行う

前回までで蓄積した画像にアノテーションを行い、新たにデータセットを作成しました。 ここでは、そのデータセットを使用して、モデルの再学習を行います。

学習ジョブ定義を作成する

左部メニューの “Training > Job Definition” をクリックします。

画面右上の “Create Job Definition” をクリックします。入力フォームに学習ジョブ定義名を入力し、学習ジョブ定義を作成します。学習ジョブ定義名は「英数字または _」で構成された名前にします。たとえば、”fashion_classification” としてください。

学習ジョブ定義のバージョンを作成する

学習ジョブ定義のバージョンを作成します。学習ジョブ定義のひとつのバージョンは「1) 学習に利用するデータセット」「2) 学習用のコード」の組み合わせによって構成されます。

先ほど作成した学習ジョブ定義画面の ”Create version” をクリックして、学習ジョブ定義のバージョンを作成します。

学習に利用する情報を入力し、学習ジョブ定義バージョンを作成して下さい。

項目	値
Runtime	abeja-inc/all-gpu:19.04
Handler	train:handler
Source Code	先ほどダウンロードしたzipファイルをアップロードする

学習ジョブを実行する

学習ジョブ定義画面の “Jobs” をクリックし、学習ジョブ一覧画面に移動します。

移動後の画面の右上、 “Create Training Job” をクリックします。先ほど作成した学習ジョブ定義バージョン（最初のバージョンなので、1）を選択し、 “Create Training Job” をクリックします。

学習ジョブに利用する情報を入力し、学習ジョブを作成して下さい。

項目	値
Training Job Definition version	1
Instance type	gpu-1
Dataset	fashion_classification
Dataset alias	train

学習ジョブが開始されました。

“Logs”ボタンをクリックし、学習コードのログを確認することも出来ます。

学習ジョブの完了を確認する

ステータスが”Success”になると完了です。

機械学習モデルのバージョン管理

学習用コードの改善や、学習用データセットの量と質を向上させる事で、より精度の高いモデルを手に入れる事ができます。 これらの組み合わせをバージョン管理することで、継続的にモデルの改善が可能です。

モデルの登録では、作成した学習結果をモデルとして作成します。 Web API の切り替えでは、今回作成した学習済みモデルで新たにモデルバージョンを追加して、そのバージョンを WebAPI としてデプロイした後に、現在使用されている WebAPI と切り替えます。