August 2026
Intermediate to advanced
552 pages
8h 9m
Japanese
本章の内容を学習することで、学習済みの機械学習モデルを実際のサービスとして提供するための予測基盤を構築できるようになります。Agent Platform Inference(旧称:Vertex AI Prediction/Inference)を活用したバッチ予測とオンライン予測の両方を実装することで、ユースケースに応じた予測方式の選択とデプロイの手法を習得できます。さらに、Endpointリソースやオートスケーリングの設定を通じて、コストとパフォーマンスのバランスを考慮した運用基盤の構築が可能になります。
本章では、Agent Platformの予測サービスを活用して、8章で構築したパイプラインで学習した機械学習モデルを予測基盤として運用する方法を学びます。機械学習モデルは学習だけでなく、予測結果をユーザーに届けてはじめて価値を発揮します。本章を通じて、モデルを実際のサービスに組み込み、ユーザーに予測結果を提供できることを目指します。
まず9.2節で予測処理の基本概念とAgent Platform Inferenceの全体像を理解します。続く9.3節で環境構築を行い、9.4節でバッチ予測、9.5、9.6節でEndpointの作成からオンライン予測までをハンズオン形式で進めます。9.7節ではコスト最適化について学び、最後に9.8節でリソースのクリーンアップを行います。本章は8章の内容を前提としていますので、まだお読みでない場合は先にそちらへ挑戦してみてください。 ...
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