【Google認定MLエンジニア】Vertex AI におけるモデル構成とデバッグ

Google Cloud の Vertex AIを用いた機械学習モデルの開発やデプロイメントでは、設定ミスやスクリプトエラーによるトレーニング失敗、デプロイメント失敗が起こり得ます。ここでは、AutoML モデルの設定・デバッグおよびカスタムモデル（TensorFlow等）の設定・デバッグに関する代表的なエラーとその解決策を体系的に解説します。

1. AutoMLモデルの構成とデバッグ

1.1 Training Budgetの指定ミス

• 症状: トレーニング実行時にエラー。
• 原因: training_budget が文字列（例: "2000"）で指定されている。
• 解決策:
  training_budget は整数値で指定する必要がある（例: 2000）。型が間違っていると実行時にエラーとなります。

EXAM FOCUS: Training budgetは常に整数で指定する必要があります。

1.2 Target Columnの指定ミス

• 症状: データセットとスクリプトのtarget_columnが一致せず、トレーニングが失敗。
• 原因: target_columnの指定がデータセットのカラム名と一致していない（例: "target"と書いたが、実際のカラム名は"churn"）。
• 解決策:
  データセット内の正確なカラム名を確認し、target_columnを修正する。

CAUTION ALERT: target_column がデータセット スキーマと完全に一致していることを常に確認してください。

2. Dataflow と Apache Beam によるデータ前処理

2.1 Schema Validationの不足

• 症状: データ前処理時にスキーマ不一致エラーが発生。
• 原因: データのスキーマ（フィールド数、型など）の検証処理が含まれていない。
• 解決策:
  スキーマ検証ステップを追加することで、ミスマッチを事前に検知できる。

EXAM FOCUS: 不一致を早期に検出するためにスキーマ検証を組み込む。

2.2 データ型変換時のエラーハンドリング不足

• 症状: データ型変換で例外が発生すると、パイプラインが失敗。
• 原因: 型変換（例: Integer.parseInt()）の例外処理が実装されていない。
• 解決策:
  型変換処理には必ずエラーハンドリング（try-catch）を追加して、堅牢性を高める。

CAUTION ALERT: 堅牢性を確保するために、データ型変換のエラー処理を追加。

3. カスタムモデルのデプロイメント（TensorFlow）

3.1 model_pathの誤設定

• 症状: モデルデプロイメント時にmodel_pathが見つからず失敗。
• 原因: model_pathが無効なパス、もしくはアクセスできないパスになっている。
• 解決策:
  GCSパスが正しいこと、かつ適切なアクセス権限があることを確認する。

EXAM FOCUS: デプロイメントのために model_path にアクセスできることを確認。

3.2 artifact_uriの誤設定

• 症状: デプロイメント時にアーティファクトのURIが無効で失敗。
• 原因: artifact_uriがGCSパスではなくローカルパス、もしくは無効なGCSパス。
• 解決策:
  artifact_uri を 有効なGCSパス に設定する必要がある（例: "gs://your-bucket/model/"）。

CAUTION ALERT: artifact_uri を検証して、正しい GCS パスを指していることを確認。

まとめ表