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。

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。

学習ジョブ定義一覧画面

作成に成功すると、次の画面が表示されます。

学習ジョブ定義一覧画面

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。

学習ジョブ定義バージョン作成

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
Runtime abeja-inc/all-gpu:18.10
Handler train:handler
Datasets fashion_classification
Datasets alias train
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

学習ジョブ定義バージョン作成画面

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。

学習ジョブ作成

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。

学習ジョブ作成画面

学習ジョブが開始されました。

学習ジョブ画面

“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。

バリデーションデータは、学習したモデルの精度を検証するための、学習データとは別に用意したデータセットです。機械学習は学習データに対して最適化しているので、学習データに対しては良い精度は出ます。しかし、学習に使わなかった、実際のデータに対する精度が重要になるので、バリデーションデータを使って検証します。 本ドキュメントのサンプルでは、学習コードの実行時にデータセットを学習データと、バリデーションデータに分離して利用しています。

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。

学習ジョブ完了

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。