Vertex AI Pipelines Jupyter-Notebooks

In den folgenden Beispielen und Anleitungen finden Sie weitere Informationen zu Vertex AI Pipelines.

Allgemeine Notebooks

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Vertex AI Pipelines Vertex AI Pipelines und das Kubeflow Pipelines SDK Grundlagen des Ausführens und Erstellens von Pipelines mit dem Kubeflow Pipelines SDK

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Vertex AI Pipelines Pipelines mit Steuerungsstrukturen Steuerungsstrukturen in einer Kubeflow-Pipeline verwenden

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Vertex AI Pipelines Pipelines mit einfachen Komponenten basierend auf Python-Funktionen Funktionsbasierte Kubeflow-Pipelinekomponenten in Python erstellen

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Vertex AI Pipelines Modellmesswerte Vertex AI Pipelines erstellen, die Modellmesswerte und -visualisierungen generieren, und Pipelineausführungen vergleichen.

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Notebooks für Google Cloud-Pipeline-Komponenten

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Vertex AI Pipelines Workflow zu benutzerdefiniertem Training mit vordefinierten Google Cloud-Pipelinekomponenten und benutzerdefinierten Komponenten Vordefinierte Google Cloud-Pipelinekomponenten und benutzerdefinierte Komponenten zum Trainieren eines benutzerdefinierten Modells verwenden.

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Vertex AI Pipelines Workflow für das AutoML-Bildklassifizierungsmodell Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines Bildklassifizierungsmodells mit Vertex AI AutoML verwenden.

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Vertex AI Pipelines Workflow zum tabellarischen AutoML-Klassifizierungsmodell Workflow zur tabellarischen AutoML-Klassifizierung in Vertex AI Pipelines.

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Vertex AI Pipelines Workflow zum tabellarischen AutoML-Regressionsmodell Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines linearen Regressionsmodells mit Tabellendaten und Vertex AI AutoML verwenden.

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Vertex AI Pipelines Workflow zum AutoML-Textklassifizierungsmodell Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines Textklassifizierungsmodell mit Vertex AI AutoML verwenden.

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Vertex AI Pipelines Benutzerdefiniertes Training mit vordefinierten Google Cloud-Pipeline-Komponenten Vordefinierte Google Cloud-Pipelinekomponenten zum Trainieren eines benutzerdefinierten Modells verwenden.

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