新しいバケットの名前を指定します。この名前は、クラウドストレージのすべてのバケットで一意である必要があります。付けることを推奨します。"value(core.project)")BUCKET_NAME=${PROJECT_ID}-mlengine作成したバケット名を確認します。$BUCKET_NAME出力例:バケットの地域を選択して、環境変数を設定します。バケットに固有の地域を指定します。複数の地域を設定することはできません。エンジンが利用可能な地域を検索してください。同じ地域を使用します。環境変数が失われる可能性があります。変数の設定を確認することを推奨します。新しいバケットを作成します。つのファイルを新たに作成したクラウド・ストレージ・バケットにコピーします。環境変数が、クラウド・ストレージ・バケットのファイルの場所を示すように設定します。テストファイルをクラウド・ストレージ・バケットにコピーします。ファイルのパスを設定します。TEST_JSON=gs://$BUCKET_NAME/data/test.jsonクラウド・ストレージ・バケットへのデータファイルのアップロードの例を次に示します。Cloud*でトレーニング・ジョブを分散モードで実行するコマンドは、単一インスタンスでトレーニングを実行するコマンドと良く似ています。機械学習プロダクトページでご覧いただけます。エンジンで利用可能なスケール層に関する情報は、こちらをご覧ください。分散トレーニング・ジョブに名前を付けます。追加することを推奨します。再定義する必要があります。実行して、変数が正しく設定されていることを確認します。スケール層を選択しています。ジョブを開始するにはしばらく時間がかかります。100ジョブが正しく送信されると次のような出力が表示されます。選択して進捗状況を監視します。完了すると次のような画面が表示されます。ジョブ状態を表示します。census_dist_rev1これにより、次のような出力が表示されます。