Descripción general de la creación de conjuntos de datos administrados en Vertex AI

Puedes usar un conjunto de datos administrado a fin de proporcionar los datos de origen que se usaron para entrenar AutoML y los modelos personalizados en Vertex AI. Se requiere un conjunto de datos administrado para AutoML y es opcional para el entrenamiento personalizado.

Cree un conjunto de datos administrado para los modelos de AutoML

Puedes crear conjuntos de datos administrados para entrenar modelos de AutoML mediante la consola de Google Cloud o la API de Vertex AI. Las instrucciones para realizar esto pueden variar según el tipo de datos y el objetivo del modelo. Comienza por preparar los datos de entrenamiento.

Imagen

Aprende a crear un conjunto de datos administrado para los siguientes tipos de modelos de AutoML de imágenes:

• Modelos de clasificación de imágenes
• Modelos de detección de objetos de imagen

Tabular

Aprende a crear un conjunto de datos administrado para los siguientes tipos de modelos tabulares de AutoML:

• Modelos de regresión y clasificación tabular
• Modelos de previsión tabular

Texto

A partir del 15 de septiembre de 2024, solo podrás personalizar los objetivos de clasificación, extracción de entidades y análisis de opiniones; para ello, deberás migrar a las instrucciones y los ajustes de Gemini de Vertex AI. Los modelos de entrenamiento o actualización de AutoML de Vertex AI para los objetivos de clasificación de texto, extracción de entidades y análisis de opiniones ya no estarán disponibles. Puedes seguir usando los modelos de texto de AutoML de Vertex AI existentes hasta el 15 de junio de 2025. Para comparar el modelo de texto de AutoML y Gemini, consulta Gemini para los usuarios del modelo de texto de AutoML. Para obtener más información acerca de cómo Gemini ofrece una experiencia del usuario mejorada a través de funciones de mensajes mejoradas, consulta Introducción al ajuste. Para comenzar a ajustar, consulta Ajuste de modelos para modelos de texto de Gemini

Aprende a crear un conjunto de datos administrado para los siguientes tipos de modelos de AutoML de texto:

• Modelos de clasificación de texto
• Modelos de extracción de entidades de texto
• Modelos de análisis de opiniones de texto

Video

Aprende a crear un conjunto de datos administrado para los siguientes tipos de modelos de AutoML de video:

• Modelos de reconocimiento de acciones en video
• Modelos de clasificación de videos
• Modelos de seguimiento de objetos de video

Cree un conjunto de datos administrado para modelos entrenados personalizados

Las instrucciones para crear un conjunto de datos administrado para entrenar modelos personalizados son las mismas, sin importar el tipo de datos o el objetivo del modelo.

Para obtener más información, consulta Usa conjuntos de datos administrados.

Visualiza conjuntos de datos administrados con el servicio de Data Catalog de Dataplex

Data Catalog es un servicio de administración de metadatos escalable y completamente administrado dentro de Dataplex, que proporciona una ubicación centralizada para buscar conjuntos de datos en proyectos y regiones.

Para obtener más información, consulta Usa Data Catalog para buscar recursos de modelos y conjuntos de datos.