コンソールでアプリを作成する

コンソールでアプリを作成する

コンソールでシンプルな Vertex AI Vision オブジェクト検出アプリを作成する方法を学びます。Google Cloud

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このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、「ガイドを表示」をクリックしてください。

ガイドを表示

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始める前に

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vision AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

オブジェクト検出アプリケーションを作成する

環境を設定したら、アプリを作成できます。

コンソールでは、アプリはグラフとして表されます。 Google Cloud また、Vertex AI Vision では、アプリグラフに少なくとも 2 つのノードが必要です。動画ソースノード（ストリーム）と、少なくとも 1 つのノード（処理モデルまたは出力先）です。

空白のアプリを作成する

アプリグラフにデータを入力する前に、まず空白のアプリを作成する必要があります。

コンソール

コンソールでアプリを作成します。 Google Cloud

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. [Create] ボタンをクリックします。

3. アプリ名として「quickstart-app」と入力し、リージョンを選択します。

4. [作成] をクリックします。

アプリ コンポーネント ノードを追加する

空白のアプリケーションを作成したら、3 つのノードをアプリグラフに追加できます。ストリーム データを受信できる取り込みノード 、データに対してコンピュータ イメージ タスクを実行する処理ノード 、データ接続ノード （この例ではウェアハウス ストレージ接続）です。

コンソール

コンソールでアプリにコンポーネント ノードを追加します。

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. quickstart-app 行で、 [View graph] を選択します。処理パイプラインのグラフ表示に移動します。

データの取り込みノードを追加する

1. 入力ストリーム ノードを追加するには、サイドメニューの [コネクタ] セクションで [ストリーム] オプションを選択します。

2. 表示される [**ストリーム**] メニューの [**ソース**] セクションで、 [**ストリームを追加**] を選択します。

3. [ストリームを追加] メニューで、 [新しい ストリームを登録] を選択し、quickstart-stream をストリーム名として追加します。

4. ストリームをアプリグラフに追加するには、[ストリームを追加] をクリックします。

データ処理ノードを追加する

1. オブジェクト検出モデル ノードを追加するには、サイドメニューの [事前トレーニング済みモデル] セクションで [オブジェクト検出器] オプションを選択します。

   

データ ストレージ ノードを追加する

1. 出力先（ストレージ）ノードを追加するには、サイドメニューの [コネクタ] セクションで [Vertex AI Vision のメディア ウェアハウス] オプションを選択します。

2. [Vertex AI Vision のメディア ウェアハウス] メニューで、[ウェアハウスを接続] をクリックします。

3. [ウェアハウスを接続] メニューで、 [新しい ウェアハウスを作成] を選択します。ウェアハウスに「quickstart-warehouse」という名前を付け、TTL の期間を 14 日のままにします。

4. [作成] ボタンをクリックしてウェアハウスを追加します。

   

アプリをデプロイして使用できるようにする

必要なコンポーネントをすべて使用してエンドツーエンドのアプリを構築したら、アプリを使用するための最後のステップとしてデプロイを行います。

コンソール

1. Vertex AI Vision ダッシュボードの [アプリケーション] タブを開きます。

   [アプリケーション] タブに移動

2. リストで quickstart-app アプリの横にある [グラフを表示] を選択します。

3. アプリケーション グラフ ビルダー ページで、 [デプロイ] ボタンをクリックします。

4. 次の確認ダイアログで、[デプロイ] を選択します。

   デプロイ オペレーションが完了するまでに数分かかることがあります。デプロイが完了すると、ノードの横に緑色のチェックマークが表示されます。

   

これで完了です。最初の Vertex AI Vision アプリを作成してデプロイしました。アプリの作成とデプロイは、Vertex AI Vision で処理されたメディアデータを取り込んで使用するための最初のステップです。

クリーンアップ

このクイックスタートで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、リソースを含むプロジェクトを削除するか、プロジェクトを維持して個々のリソースを削除します。

プロジェクトの削除

注意 : プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

• プロジェクト内のすべてのものが削除されます。既存のプロジェクトを使用してこのドキュメントのタスクを行った場合、そのプロジェクトを削除すると、プロジェクト内で行った他の作業もすべて削除されます。
• カスタム プロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタム プロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（例: appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなく、プロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

1. コンソールで [**リソースの管理**] ページに移動します。 Google Cloud

   [リソースの管理] に移動

2. プロジェクト リストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
3. ダイアログでプロジェクト ID を入力し、 [Shut down] をクリックしてプロジェクトを削除します。

リソースを個別に削除する

ウェアハウスを削除する

1. コンソールで、 [**ウェアハウス**] ページに移動します。 Google Cloud

   [ウェアハウス] タブに移動

2. `` 倉庫を見つけます。quickstart-warehouse
3. ウェアハウスを削除するには、 [**アクション**] をクリックし、[**ウェアハウスを削除**] をクリックして、指示に沿って操作します。

ストリームを削除する

1. コンソールで、 [**ストリーム**] ページに移動します。 Google Cloud

   [ストリーム] タブに移動

2. `` ストリームを見つけます。quickstart-stream
3. ストリームを削除するには、 [アクション] をクリックし、[ストリームを削除] をクリックして、指示に沿って操作します。

アプリを削除する

1. コンソールで、 [**アプリケーション**] ページに移動します。 Google Cloud

   [アプリケーション] タブに移動

   注: アプリを削除するには、まずアプリをデプロイ解除する必要があります。
2. `` アプリを見つけます。quickstart-app
3. アプリを削除するには、 [**アクション**] をクリックし、[**アプリケーションを削除**] をクリックして、指示に沿って操作します。

次のステップ

• コマンドライン ツールを使用する前に、プロジェクトと開発環境を設定するを確認する。
• 新しいアプリにデータを取り込む方法を学び、アプリの構築で追加できる他のコンポーネントについて確認する。
• アプリの出力をデータ接続に接続する で、その他の出力ストレージと処理オプションについて学習する。
• コンソールでウェアハウス データを 検索する方法を確認する。
• 詳しくは、 責任ある AI への取り組みをご覧ください。