AutoML リソースをアップグレードする
AutoML API を使用して作成された既存のリソースがある場合は、それらのリソースをアップグレードし、サービスの中断や追加費用なしで Cloud Translation - Advanced API によって管理できます。アップグレード中、Cloud Translation はデータセットやモデルなどの AutoML（レガシー）リソースをコピーし、Cloud Translation API で新しい Cloud Translation（ネイティブ）リソースを作成します。
今後、データセットとカスタムモデルの拡張は Cloud Translation にのみ適用されるため、Cloud Translation の使用をおすすめします。アップグレードされたリソースでは、追加の言語ペアのサポートなど、将来的な拡張機能を利用できます。
リソースのアップグレード要件はありません。AutoML API は引き続き使用できます。AutoML API は今後も引き続き利用できます。
アップグレードに関する考慮事項
アップグレード後、ネイティブ リソースとレガシー リソースは共存しますが、異なる API によって管理されます。アップグレードされたリソースにアクセスして管理するには、AutoML API ではなく Cloud Translation API を使用する必要があります。
ネイティブ リソースは、リソース ID を除き、レガシー リソースと同じです。Cloud Translation はレガシー リソースを変更しません。引き続きレガシー リソースで操作できます。
リソースの一部をアップグレードすることも、すべてをアップグレードすることもできます。データセットをアップグレードすると、そのデータセットに関連付けられているモデルも自動的にアップグレードされます。基盤となるデータセットがないモデル（関連するデータセットが削除された場合など）のみ、個別に手動でアップグレードできます。
レガシー リソースとネイティブ リソースの違い
次の表に、レガシー リソースとネイティブ リソースの違いの概要を示します。
| 特徴 | レガシー | ネイティブ |
|---|---|---|
| API 使用時にデータセットにデータをインポートする | CSV ファイルを使用して Cloud Storage 内のソースファイルの場所を指定する | Cloud Storage 内の TMX ファイルと TSV ファイルの場所を指定します。 |
| データを書き出す | データセットからセグメントのペアや、モデル評価のデータをエクスポートできます。これには、テストセットとモデル予測が含まれる | データセットからのみセグメント ペアをエクスポートできる |
| ソースファイルごとにデータ分割を表示する | Google Cloud コンソールに、データセットへの入力に使用されたソースファイルと、各ファイルのデータ分割方法の一覧が表示されます。 インポートしたデータをソースファイルごとに削除することもできます。 |
該当する機能はありません。ネイティブ データセットにソースファイルの情報は記録されません。 |
| モデルの評価 | 新しいテストセットまたは既存のデータセットからの評価の実行をサポート | 新しいテストセットに対する評価のみを実行できます。 |
| オペレーションのキャンセル | データセットのインポートとモデル作成オペレーションのキャンセルをサポート | 長時間実行オペレーションをキャンセルすることはできない |
アップグレード後の Google Cloud コンソールの動作
1 つ以上のリソースをアップグレードすると、Google Cloud コンソールは AutoML API ではなく Cloud Translation API を使用するように切り替わります。Google Cloud コンソールで新しいデータセットを作成すると、デフォルトでネイティブ データセットが作成されます。この変更はプロジェクト レベルで行われるため、プロジェクトの他のユーザーにもこの変更が表示されます。レガシー データセットを作成するには、レガシー データセットの作成オプションを選択するか、AutoML API を使用する必要があります。
新しいカスタムモデルをトレーニングする場合、Google Cloud コンソールではデータセットに応じて AutoML API または Cloud Translation API が使用されます。レガシー データセットの場合は、コンソールで AutoML API を使用してレガシーモデルを作成します。ネイティブ データセットの場合は、Google Cloud コンソールで Cloud Translation API を使用してネイティブ モデルを作成します。
Cloud Translation API
Cloud Translation API でネイティブ リソースを管理するには、正しいリソース ID で適切な API を呼び出すようにコードを更新する必要があります。たとえば、AutoML API を呼び出してレガシー リソース ID を参照するコマンドがある場合は、Cloud Translation API を呼び出してネイティブ リソース ID を参照するようにコマンドを更新する必要があります。
Cloud Translation API の詳細については、projects.locations.datasets リソースと projects.locations.models リソースをご覧ください。
リソースのアップグレード
Google Cloud コンソールを使用して、既存の AutoML リソースを Cloud Translation リソースにアップグレードします。
Cloud Translation コンソールに移動します。
[データセット] をクリックして、既存のデータセットを表示します。
[アップグレード] をクリックして [Upgrade dataset] ペインを開きます。ここには、アップグレード可能なデータセットが一覧表示されます。
データセットをアップグレードすると、データセットに関連付けられているモデルも自動的にアップグレードされます。
アップグレードするデータセットを選択し、[Start upgrading] をクリックします。
Google Cloud コンソールの [データセット] ページに、アップグレードされたデータセットとレガシー データセットが別々のテーブルに表示されます。
モデルを手動でアップグレードするには、ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして既存のモデルを表示します。
手動でアップグレードできるのは、基盤となるデータセットがないモデルだけです（たとえば、関連付けられたデータセットが削除されたモデルなど）。
[アップグレード] をクリックして、[Upgrade model] ペインを開きます。
アップグレードするモデルを選択し、[Start upgrading] をクリックします。
Google Cloud コンソールの [データセット] ページに、アップグレードされたモデルとレガシーモデルが別々のテーブルに表示されます。
リソースをアップグレードしたら、次の変更を検討してください。
- Cloud Translation API と新しく作成されたリソースを使用するように、既存のコードを更新します。詳細については、データセットの作成と管理とモデルの作成と管理をご覧ください。
- 翻訳予測には、AutoML API ではなく Cloud Translation API を使用します。詳細については、カスタムモデルによるテキストの翻訳をご覧ください。
レガシー リソースを削除する
新しいリソースと Cloud Translation API を使用する状態に完全に移行したら、以前のリソースを削除して、処理するリソースのセットを 1 つだけにすることができます。
Cloud Translation コンソールに移動します。
ナビゲーション パネルで [データセット] をクリックして、レガシー データセットを表示します。
[レガシー データセット] テーブルのデータセットごとに、 [その他] > [削除] を選択し、[確認] をクリックします。
ナビゲーション パネルで [モデル] をクリックして、レガシーモデルを表示します。
[レガシーモデル] テーブルの各モデルで、 [その他] > [削除] を選択し、[確認] をクリックします。