サポート終了通知: 2025 年 10 月 31 日、 AWS は Amazon Lookout for Vision のサポートを終了します。2025 年 10 月 31 日以降、Lookout for Vision コンソールまたは Lookout for Vision リソースにアクセスできなくなります。詳細については、このブログ記事
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モデルのトレーニング
データセットを作成して画像にラベル付けしたら、モデルをトレーニングできます。トレーニングプロセスの一環として、テストデータセットが使用されます。単一データセットプロジェクトがある場合、データセット内の画像は、トレーニングプロセスの一部として、テストデータセットとトレーニングデータセットに自動的に分割されます。プロジェクトにトレーニングデータセットとテストデータセットがある場合は、データセットを個別にトレーニングおよびテストするために使用されます。
トレーニングが完了したら、モデルのパフォーマンスを評価し、必要な改善を行うことができます。詳細については、「Amazon Lookout for Vision モデルの改善」を参照してください。
モデルをトレーニングするために、Amazon Lookout for Vision はソーストレーニングとテスト画像のコピーを作成します。デフォルトでは、コピーされたイメージは、 AWS を所有および管理しているキーで暗号化されます。独自の AWS Key Management Service (KMS) キーを使用することもできます。詳細については、AWS「 Key Management Service の概念」を参照してください。ソース画像には影響がありません。
モデルには、タグという形でメタデータを付与することができます。詳細については、「モデルのタグ付け」を参照してください。
モデルをトレーニングするたびに、モデルの新しいバージョンが作成されます。モデルのバージョンが不要になった場合には、それを削除することができます。詳細については、「モデルの削除」を参照してください。
モデルを正常にトレーニングするのにかかる時間に対して課金されます。詳細については、「トレーニング時間
プロジェクト内の既存のモデルを表示するには、「モデルの表示」に進んでください。
注記
「データセットの作成」または「データセットへの画像の追加」を完了したばかりの場合、コンソールにはモデルダッシュボードが表示されるはずです。手順 1~4 を行う必要はありません。
モデルのトレーニング (コンソール)
次の手続きでは、 コンソールを使用したモデルのトレーニング方法を示します。
モデルをトレーニングするには (コンソール)
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で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
。 -
In the left navigation pane, choose Projects.
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「プロジェクト」 ページで、トレーニングしたいモデルを含むプロジェクトを選択します。
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On the project details page, choose Train model. The Train model button is available if you have enough labeled images to train the model. ボタンがない場合は、十分なラベル付き画像が揃うまで画像を追加してください。
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(オプション) 独自のAWSKMS暗号化キーを使用する場合は、以下を実行します。
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In Image data encryption choose Customize encryption settings (advanced).
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encryption.aws_kms_key で、キーの Amazon リソースネーム (ARN) を入力するか、既存のAWSKMSキーを選択します。新しいキーを作成するには、AWSIMSキーの作成 を選択します。
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(オプション) モデルにタグを追加する場合は、次の操作を行います。
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In the Tags section, choose Add new tag.
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次のように入力します。
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The name of the key in Key.
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The value of the key in Value.
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タグをさらに追加するには、手順 6a と 6b を繰り返します。
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(Optional) If you want to remove a tag, choose Remove next to the tag that you want to remove. 以前に保存したタグを削除する場合、変更を保存するとそのタグが削除されます。
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Choose Train model.
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In the Do you want to train your model? dialog box, choose Train model.
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In the Models view, you can see that training has started and you can check the current status by viewing the
Status
column for the model version. モデルのトレーニングは、完了までに時間がかかります。 -
トレーニングが終了したら、そのパフォーマンスを評価できます。詳細については、「Amazon Lookout for Vision モデルの改善」を参照してください。
モデルのトレーニング (SDK)
CreateModel オペレーションを使用して、モデルのトレーニング、テスト、評価を開始します。Amazon Lookout for Vision は、プロジェクトに関連付けられたトレーニングおよびテストデータセットを使用してモデルをトレーニングします。詳細については、「プロジェクトの作成 (SDK)」を参照してください。
CreateModel
を呼び出すたびに、モデルの新しいバージョンが作成されます。CreateModel
からの応答には、モデルのバージョンが含まれます。
モデルトレーニングが成功するごとに課金されます。ClientToken
入力パラメータを使用することで、ユーザーによる不要なモデルトレーニングの繰り返しによる課金を防止することができます。ClientToken
は冪等の入力パラメータで、CreateModel
が特定のパラメータセットに対して一度だけ完了するようにします。― 同じ ClientToken
値で CreateModel
を繰り返し呼び出すと、トレーニングが繰り返されないようにします。に値を指定しない場合ClientToken
、使用している AWSSDKは値を挿入します。これにより、ネットワークエラー後の再試行が複数のトレーニングジョブを開始することを防ぎますが、ご自身のユースケースに合わせて独自の値を用意する必要があります。詳細については、「」を参照してくださいCreateModel。
トレーニングが完了するまで少し時間がかかります。現在の状態を確認するには、DescribeModel
を呼び出し、プロジェクト名(CreateProject
への呼び出しで指定)とモデルのバージョンを渡します。status
フィールドは、モデルトレーニングの現在のステータスを示します。サンプルコードについては、「モデルの表示 (SDK)」を参照してください。
トレーニングが成功すれば、モデルを評価できます。詳細については、「Amazon Lookout for Vision モデルの改善」を参照してください。
プロジェクトで作成したモデルを表示するには、ListModels
を呼び出します。サンプルコードについては、「モデルの表示」を参照してください。
モデルをトレーニングするには (SDK)
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まだインストールしていない場合は、 と をインストール AWS CLI して設定します AWS SDKs。詳細については、「ステップ 4: AWS CLI と をセットアップする AWS SDKs」を参照してください。
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次のサンプルコードを使用して、モデルをトレーニングします。
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トレーニングが終了したら、そのパフォーマンスを評価できます。詳細については、「Amazon Lookout for Vision モデルの改善」を参照してください。