AI Platform Pipelines-Dokumentation

ML-Workflows umfassen Schritte zum Vorbereiten und Analysieren von Daten, Trainieren und Bewerten von Modellen, Bereitstellen von trainierten Modellen für die Produktion, Erfassen von ML-Artefakten und Verstehen ihrer Abhängigkeiten usw. Das Verwalten dieser Schritte kann schwierig und zeitaufwendig sein.

Im Rahmen von MLOps werden DevOps-Verfahren zur Automatisierung, Verwaltung und Prüfung von ML-Workflows angewendet. AI Platform Pipelines unterstützt Sie bei der Implementierung von MLOps. Hierbei erhalten Sie eine Plattform, auf der Sie die Schritte in Ihrem Workflow als Pipeline orchestrieren können. ML-Pipelines sind portable und reproduzierbare Definitionen von ML-Workflows.

AI Platform Pipelines erleichtert Ihnen den Einstieg in MLOps, da Ihnen die Einrichtung von Kubeflow Pipelines mit TensorFlow Extended (TFX) erspart bleibt. Kubeflow Pipelines ist eine Open-Source-Plattform zum Ausführen, Monitoring, Prüfen und Verwalten von ML-Pipelines in Kubernetes. TFX ist ein Open-Source-Projekt zur Erstellung von ML-Pipelines, die End-to-End-ML-Workflows orchestrieren.