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目次

    1. 発生したエラーと対策
    2. 背景情報や補足など

Vertex AI で PredictSchemeta を指定する時に "Invalid YAML file for instance schema.” が発生したら

2024-07-27

発生したエラーと対策

まずは結果から。 Vertex Model Registry にモデルを登録する際、instance_schema_uri （インスタンスの予測スキマータ）に gs://hogehoge/instance_schema.yml のような値を指定したら、以下のエラーが発生した。
google.api_core.exceptions.InvalidArgument: 400 List of found errors:   
1.Field: model.predict_schemata.instance_schema_uri; 
Message: Invalid YAML file for instance schema.     
[
  field_violations {
    field: "model.predict_schemata.instance_schema_uri"
    description: "Invalid YAML file for instance schema."
  }
]
原因は拡張子の表記。.yml ではなく .yaml に指定する必要があった模様。yaml ファイルはどっちの拡張子も使われることが多いから、まさか拡張子が原因とは思わずデバッグに時間が掛かった。

背景情報や補足など

GCS、または ArtifactRegistry に格納した推論モデルのコンテナを Vertex AI の Model Registry に登録（≒インポート、アップロード）する際、予測スキマータ（PredictSchemeta）を指定できる。 予測スキマータには、以下の 3 種類が存在する。
  • インスタンススキーマ
    • 推論対象のサンプル 1 件の構造を定義する。
  • パラメータスキーマ
    • 推論モデルの挙動を推論時に動的に変えるパラメータの構造を定義する。
    • 定義する必要がない場合も多い。
  • 予測スキーマ
    • サンプル 1 件に対する推論結果の構造を定義する。
予測スキマータを定義すると、PredictRequest, ExplainRequest, BatchPredictionJob でスキーマを参照できるようになる。 例えば、製品のジャンルをマルチラベルで予測するモデルの予測スキマータは以下のように指定できる。
# instance
type: object
properties:
  product_id:
    type: string
  description:
    type: string
  user_reviews:
    type: array
    items:
      type: str
  review_score:
    type: number
  price:
    type: integer
required:
  - product_id
  - description
  - price
# parameters
type: object
properties:
  probability_threshold:
    type: number
# prediction
type: object
properties:
  product_id:
    type: string
  predicted_genres:
    type: array
    items:
      type: object
      properties:
        genre_id:
          type: string
        genre_name:
          type: string
        probability:
          type: number
required:
  - product_id
  - predicted_genres
前掲のエラー内容から記述したスキーマの内容が何かしら誤っているものと思ったが、GCS に保存する際に .yaml の拡張子で保存する必要があったというオチ。