自分や他の人がエクスポートしたJSON形式のパイプラインファイルをワークスペースにインポートして、パイプラインを作成できます。 ファイルからパイプラインを作成すると、元のパイプラインのコンポーネントとコンポーネントの構成が新しいパイプラインにインポートされます。 ファイルからパイプラインを作成した後、特定のコンポーネントまたはコンポーネント設定を変更してモデルを構築できます。 このトピックでは、パイプラインをエクスポートおよびインポートする方法について説明します。
前提条件
カスタムパイプラインが作成され、モデルが構築されます。 詳細については、「データの準備と前処理」をご参照ください。
パイプラインのエクスポートExport a pipeline
Machine Learning Designerページに移動します。
PAIコンソールにログインします。
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、管理するワークスペースの名前をクリックします。
ワークスペースページの左側のナビゲーションウィンドウで、機械学習デザイナーページに移動します。
[Visualized Modeling (Designer)] ページの [パイプライン] タブで、管理するパイプラインをダブルクリックします。 パイプラインの構成タブが表示されます。
キャンバスの左上隅にある [パイプラインのエクスポート] をクリックして、パイプラインをファイルとしてコンピューターにエクスポートします。
次に、ファイルをワークスペースにインポートしてパイプラインを作成できます。 詳細については、このトピックの「パイプラインのインポート」セクションをご参照ください。
パイプラインのインポート
Machine Learning Designerページに移動します。
PAIコンソールにログインします。
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、管理するワークスペースの名前をクリックします。
ワークスペースページの左側のナビゲーションウィンドウで、機械学習デザイナーページに移動します。
[パイプライン] タブで、[パイプラインの作成] > [インポート] を選択します。
[パイプラインのインポート] ダイアログボックスで、次の表に示すパラメーターを設定します。
項目
説明
パイプラインファイル
パイプラインファイル。 [ファイルのアップロード] をクリックして、エクスポートしたパイプラインファイルをアップロードします。
パイプラインデータパス
パイプラインデータを格納するObject Storage Service (OSS) バケットのパス。 元のパイプラインのデータを格納するデフォルトのバケットのパスを使用するか、バケットのパスを使用できます。
重要デフォルトのバケットのパスを使用する場合は、バケットに対する読み取りおよび書き込み権限があることを確認してください。 それ以外の場合、パイプラインは実行に失敗します。 詳細については、「概要」をご参照ください。
説明
パイプラインの説明。 説明はパイプラインを識別するために使用されます。
可視性
パイプラインが表示されるスコープ。 有効な値：
Visible to Me: パイプラインは [My Pipelines] フォルダーの下に作成され、現在のワークスペースの管理者と管理者にのみ表示されます。
現在のワークスペースに表示: パイプラインは [ワークスペースに表示されるパイプライン] フォルダーの下に作成され、現在のワークスペースのすべてのメンバーに表示されます。
[OK] をクリックします。
次に何をすべきか
パイプラインをインポートした後、[パイプライン設定] タブでパイプラインを設定できます。 詳細については、「モデルの構築」をご参照ください。