Vertex AI Endpointの概要

概要

本記事ではVertex AI Endpointの概要について説明します。

Vertex AI Endpointとは

Vertex AI EndpointとはGoogle Cloud上で提供されている機械学習モデルをデプロイするためのサービスです。

利用するには、以下の手順が必要です。

1. Vertex AI Model Registryに学習済みモデルをアップロードする
2. Endpointを作成する（既存のものを利用する場合は不要）
3. EndpointにModel Registryに登録したモデルをデプロイする

デプロイが完了するとAPIとしてアクセスが可能です。Endpointはモデルのバージョン管理やトラフィック分割、マシンタイプ、ノード数などが設定でき、Cloud RunなどのGeneralなサービスと比較して機械学習予測時に便利な機能がすでに揃っているのが特徴です。

料金

基本的にかかる料金はホストに利用するマシンタイプに依存します。サポートされているマシンタイプはこちらから確認できます。

そのほか

現在、公開されている情報が少なく利用するにあたってコストの最適化や最適なEndpointの利用にはある程度の知見が必要であると考えられます。 公開されている情報では弊社で探した中では、Google Cloudのベストプラクティスがもっとも参考になりました。

参照

• 予測に使用するコンピューティング リソースの構成 - Google Cloud Docs
• Get predictions from a custom trained model - Google Cloud Docs
• Google Cloudで機械学習を実装するためのベストプラクティス