Machine Learning Designer of Platform for AI (PAI) では、ビデオデータのクリーニング、コンテンツフィルタリング、基本情報の抽出、分類、キャプションなどのビデオタスクを簡単に処理できるように、さまざまなLVM (large vision model) アルゴリズムコンポーネントが用意されています。 さまざまなアルゴリズムコンポーネントを組み合わせて、高品質のビデオデータをフィルタリングし、ビデオキャプションを生成できます。 このデータを使用して、生成ビデオモデルをトレーニングできます。 このトピックでは、Machine Learning Designerが提供するプリセットテンプレートをビデオデータのフィルタリングとラベリングに使用する方法について説明します。
制限事項
ビデオデータのフィルタリングとラベリングのプリセットテンプレートは、中国 (杭州) 、中国 (上海) 、中国 (北京) 、中国 (深セン) の各リージョンでのみ使用できます。
ビデオデータの準備
ビデオファイルをObject Storage Service (OSS) バケットにアップロードします。 ファイルは次の要件を満たす必要があります。
ファイルはMP4形式です。
ファイル名に漢字は含まれていません。
パイプラインの作成と実行
視覚化モデリング (デザイナー) ページに移動します。
PAIコンソールにログインします。
左上隅で、ビジネス要件に基づいてリージョンを選択します。
左側のナビゲーションウィンドウで、[ワークスペース] をクリックします。 [ワークスペース] ページで、使用するワークスペースの名前をクリックします。
ワークスペースで、左側のナビゲーションウィンドウで、モデルトレーニング > 視覚化モデリング (デザイナー) を選択します。
パイプラインを作成します。
[可視化モデリング (デザイナー)] ページで、[プリセットテンプレート] タブをクリックし、ドロップダウンリストから [ビジネスエリア] を選択し、[ビデオ] タブをクリックし、[ビデオデータのフィルタリングとラベリング] カードの [作成] をクリックしてパイプラインを作成します。
パイプラインパラメーターを設定します。 デフォルト値のままでかまいません。 次に、[OK] をクリックします。
[パイプライン] タブをクリックします。 パイプラインリストで、作成したパイプラインをクリックし、[開く] をクリックします。
パイプラインを設定します。
右側のパネルで、次のコンポーネントのパラメータを設定します。
パイプラインを実行します。 パイプラインの実行後、生成された次のファイルを表示できます。
video_meta.jsonlという名前のビデオメタデータファイルは、video Data OSS pathパラメーターで指定されたパスの上位ディレクトリに生成されます。
出力ファイルは、[output File OSS path] パラメーターで指定されたパスで生成されます。
出力ファイルの詳細については、ビデオ前処理演算子の「出力ファイルOSSパス」セクションのパラメーターの説明をご参照ください。