デプロイメント

はじめに

このドキュメントでは、ABEJA Template を利用して、ノンコーディングで推論用のAPIサービスを立ち上げます。今回はImage Classificationのタスクを用います。

学習モデルを確認します。学習モデルの作成方法はこちらに記載しています。

「モデル」をクリックすると、先程、学習ジョブを実施した結果が反映されています。このモデルを利用し、推論モデルAPIをデプロイしていきます。

まず、推論APIを作成するための枠 (デプロイメント) を作成します。デプロイメントでは、学習で作成されたモデルと、推論を実施するためのコードを管理し、APIサービスを提供します。

左のメニューより「デプロイメント」を選択します。その後、「デプロイメント作成」を選択します。

デプロイメントの作成では、「デプロイメント名」と「詳細」が入力可能です。
入力後、「デプロイメント作成」を選択します。

これで、デプロイを管理するための枠が作成されました。

次に、推論を実施するためのコードを管理します。左メニューより「コード」を選択します。

ここでは、作成した推論コードを持ち込んだり、ABEJAより提供しているテンプレートを利用することが可能です。今回は、テンプレートを利用した推論コードを作成します。

「バージョン作成」を選択します。

「テンプレート」を選択し、管理するバージョンを入力、「作成する」を選択します。

これでデプロイメントに使用する「コード」が作成され、APIサービスのデプロイの準備が整いました。

次に、先程作成した「コード」と「モデル」を使用してAPIサービスをデプロイします。ここでは、HTTPサービスの作成方法を解説します。

左メニューの「サービス」を選択し、「HTTPサービス作成」を選択します。

次に、作成したコードのバージョン・モデル・モデルのバージョン・インスタンスタイプ・インスタンス数を選択し、「HTTPサービスの作成」を選択します。

数分待つと、ステータスが「使用可能」になり、モデルがWeb APIとしてデプロイされます。学習が完了してから、わずか数分間でモデルをデプロイできました。

「✔︎確認」をクリックして、テストを行います。URLをクリックして、Wikipediaのタンポポの写真のリンクを貼ります。

送信をクリックすると、推論結果が返ってきます。前節で作った学習モデルだと、Probabilityが98.99%で、DANDELION（タンポポ）と予測しています。

Updated on 30 Aug 2017