Notebooks do Vertex AI Pipelines

Use os exemplos e tutoriais a seguir para saber mais sobre o Vertex AI Pipelines.

Notebooks gerais

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Pipelines da Vertex AI Pipelines de IA da Vertex e o SDK do Kubeflow Pipelines (em inglês) Aprenda os conceitos básicos da execução e criação de pipelines usando o SDK do Kubeflow Pipelines.

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Pipelines da Vertex AI Pipelines com estruturas de controle Saiba como usar estruturas de controle em um pipeline do Kubeflow.

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Pipelines da Vertex AI Pipelines com componentes leves com base em funções do Python Saiba como criar componentes de pipeline do Kubeflow baseados em função do Python.

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Pipelines da Vertex AI Métricas de modelo Crie pipelines da Vertex AI que geram métricas e visualizações de modelo e comparam as execuções de pipeline.

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Notebooks do Componentes de pipeline do Google Cloud

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Pipelines da Vertex AI Fluxo de trabalho de treinamento personalizado com componentes pipeline e de pipeline personalizados do Google Cloud Saiba como usar componentes personalizados e de pipeline do Google Cloud pré-criados para treinar um modelo personalizado.

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Pipelines da Vertex AI Fluxo de trabalho do modelo de classificação de imagens do AutoML Saiba como usar os componentes de pipeline do Google Cloud para treinar um modelo de classificação de imagens usando o Vertex AI AutoML.

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Pipelines da Vertex AI Fluxo de trabalho do modelo de classificação tabular do AutoML Crie um fluxo de trabalho de classificação tabular do AutoML no Vertex AI Pipelines.

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Pipelines da Vertex AI Fluxo de trabalho do modelo de regressão tabular do AutoML Saiba como usar os componentes de pipeline do Google Cloud para treinar um modelo de regressão linear usando dados tabulares e o Vertex AI AutoML.

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Pipelines da Vertex AI Fluxo de trabalho do modelo de classificação de texto do AutoML Aprenda a usar os componentes de pipeline do Google Cloud para treinar um modelo de classificação de texto usando o Vertex AI AutoML.

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Pipelines da Vertex AI Treinamento personalizado com componentes de pipeline predefinidos do Google Cloud Saiba como usar os componentes de pipeline do Google Cloud pré-criados para treinar um modelo personalizado.

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