Introduzione a Vertex AI Model Registry

Vertex AI Model Registry è un repository centrale in cui puoi gestire il ciclo di vita dei tuoi modelli ML. Nel Registry dei modelli, puoi avere una panoramica dei tuoi modelli in modo da organizzarli, monitorarli e addestrare meglio le nuove versioni. Quando hai una versione del modello da eseguire, puoi assegnarla a un endpoint direttamente dal registry oppure, utilizzando gli alias, eseguire il deployment dei modelli in un endpoint.

Vertex AI Model Registry supporta modelli personalizzati e tutti i tipi di dati AutoML: testo, tabulari, immagini e video. Il Registro modelli può supportare anche i modelli BigQuery ML. Se hai modelli addestrati in BigQuery ML, puoi registrarli nel Model Registry senza doverli esportare da BigQuery ML o importarli nel Model Registry.

Nella pagina dei dettagli della versione del modello puoi eseguire la valutazione, il deployment in un endpoint, impostare la previsione batch e visualizzare i dettagli specifici del modello. Vertex AI Model Registry offre un'interfaccia semplice e semplificata per gestire e implementare i modelli migliori in produzione.

Flusso di lavoro comune

Esistono molti flussi di lavoro validi per lavorare nel Registry di Vertex. Per iniziare, ti consigliamo di seguire queste linee guida per capire cosa puoi fare nel registry dei modelli e in quale fase del percorso di addestramento del modello.

  • Importa i modelli nel Registro dei modelli.
  • Crea nuovi modelli, assegna a una versione del modello l'alias predefinito e prepara il modello per la produzione.
  • Aggiungi altri alias o etichette per gestire e organizzare i modelli e le relative versioni.
  • Esegui il deployment dei modelli in un endpoint per la previsione online.
  • Esegui la previsione batch e avvia la pipeline di valutazione del modello.
  • Visualizza i dettagli del modello e le metriche sul rendimento dalla pagina dei dettagli del modello.

Per scoprire di più su come integrare i modelli BigQuery ML con Vertex AI, consulta la documentazione di BigQuery ML.

Cerca e scopri i modelli utilizzando il servizio Data Catalog di Dataplex

Il servizio Data Catalog di Dataplex è un servizio di gestione dei metadati completamente gestito e scalabile che fornisce una posizione centralizzata per cercare modelli in progetti e regioni.

Per maggiori dettagli, consulta Utilizzare Data Catalog per cercare risorse di set di dati e modelli.

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