モデルのアップロード

モデルのアップロード #

Node-AI Berry を用いて推論および学習を行うには、事前に Node-AI 上で学習したモデルをアップロードする必要があります。

本章では、Node-AI で学習したモデルを API を利用してアップロードするまでの一連の手順を説明します。

事前準備

チュートリアルガスセンサーの予測で構築したキャンバスを利用するため、事前に構築しておいてください。

API 確認 #

本章では、以下の API を利用します。

POST /api/v2/models
- 推論で利用するモデルをアップロードします。 Node-AI からダウンロードした zip ファイルをアップロードしてください。
GET /api/v2/models
- モデル情報を取得します。現在 berry が管理しているモデルの情報をすべて取得して表示します。

AIモデルのダウンロード #

Node-AI 上で学習したモデルは学習カードからダウンロードが可能です。

学習カードを開いて、バリデーション結果タブに遷移し、バリデーションセット上のダウンロードボタンから Local File を選択することでダウンロードを行います。

ダウンロードされるファイル形式は、.zip です。

// ダウンロードされるファイルの例
// Node-AI 上からダウンロード可能な zip ファイル
TrainModel_output_20220613_152027_498.zip

% tree
.
├── TrainModel_output_20220613_152027_498.h5 // AIモデル
└── TrainModel_output_20220613_152027_498.json // Node-AI 上の前処理パイプライン情報

モデルのアップロード #

モデルのアップロードを行うために、Swagger UI を利用するので、http://<localhost>:8001/docs にアクセスします。

ホストの確認 <localhost> 部分は自身の環境に応じて変更してください。

Swagger UI を用いて、前節でダウンロードした .zip ファイルを Node-AI Berry 上にアップロードします。

Swagger UI の使い方については、 Swagger UI の使い方を参照してください。

実行に成功すれば、下図のようにモデル ID が表示されます。Node-AI Berry では、このモデル ID を利用することで、推論および学習を行うことができます。

モデル ID の確認

アップロードしたモデル ID は /api/v2/models API を利用して取得できます。本 API をりようすることで、アップロードした .zip ファイル名と対応するモデル ID のリストが表示されます。

Curl コマンド
curl -X 'GET' \
  'http://192.168.10.7:8001/api/v2/models' \
  -H 'accept: application/json'
レスポンス
[
  {
    "id": "52d9b157-b62f-4576-a6bf-8650573eb33e", // モデルID
    "file_name": "TrainModel_output_20220613_152027_498.zip", // zipファイル名
    "created": "2022-06-13T22:47:01.074176",
    "modified": "2022-06-13T22:47:01.074186"
  }
]