Mit den Dataset-Operatoren werden Daten für das Training eines AutoML-Modells in Vertex AI vorbereitet. Weitere Informationen zu bestimmten Dataset-Informationen zum Datentyp finden Sie unter Eigene Modelle trainieren und verwenden. Informationen zum AutoML-Training in Vertex AI finden Sie in der Dokumentation zum AutoML-Training. Informationen zu Google Cloud-Pipelinekomponenten im Zusammenhang mit AutoML-Modellen und -Workflows finden Sie unter Vertex AI AutoML-Komponenten.
Das Google Cloud Pipeline Components SDK enthält folgende Operatoren für die Verwaltung von AutoML-dataset
Ressourcen:
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GetVertexDatasetOp
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ImageDatasetCreateOp
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ImageDatasetExportDataOp
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ImageDatasetImportDataOp
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TabularDatasetCreateOp
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TabularDatasetExportDataOp
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TextDatasetCreateOp
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TextDatasetExportDataOp
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TextDatasetImportDataOp
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TimeSeriesDatasetCreateOp
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TimeSeriesDatasetExportDataOp
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VideoDatasetCreateOp
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VideoDatasetExportDataOp
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VideoDatasetImportDataOp
API-Referenz
Weitere Informationen zur Referenz zu Dataset-Komponenten finden Sie in der SDK-Referenz zu Google Cloud Pipeline-Komponenten für Dataset-Komponenten.
Informationen zur Vertex AI API-referenz erhalten Sie auf den folgenden API-Referenzseiten:
Anleitungen
- Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines Bildklassifizierungsmodells mit Vertex AI AutoML verwenden
- Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines Klassifizierungsmodells mit Tabellendaten und Vertex AI AutoML verwenden
- Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines linearen Regressionsmodells mit Tabellendaten und Vertex AI AutoML verwenden
- Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines Textklassifizierungsmodell mit Vertex AI AutoML verwenden
- Google Cloud-Pipeline-Komponenten zum Hochladen und Bereitstellen eines Modells verwenden
Versionsverlauf und Versionshinweise
Weitere Informationen zum Versionsverlauf und zu Änderungen am Google Cloud Pipeline Components SDK finden Sie in den Versionshinweisen zum Google Cloud Pipeline Components SDK.
Technische Supportkontakte
Bei Fragen senden Sie eine E-Mail an kubeflow-pipelines-components@google.com.