Usar una plantilla compilada previamente de la Galería de plantillas
Organiza tus páginas con colecciones
Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
La Galería de plantillas de Vertex AI Pipelines contiene plantillas de canalizaciones y componentes creados por Google que puedes usar para crear ejecuciones de canalizaciones o incorporarlos en tus propias canalizaciones.
Crea una ejecución de canalización desde la Galería de plantillas
Sigue estas instrucciones para crear una ejecución de canalización a partir de una plantilla autorizada por Google de la Galería de plantillas. Como alternativa, puedes crear tu propia plantilla de canalización personalizada y, luego, crear una ejecución de canalización basada en ella. Para obtener más información sobre cómo crear y usar una plantilla de canalización personalizada, consulta Crea, sube y usa una plantilla de canalización.
Console
Sigue estas instrucciones para crear una ejecución de canalización desde la Galería de plantillas:
En la consola de Google Cloud , en la sección Vertex AI, ve a la pestaña Galería de plantillas en la página Canalizaciones.
Opcional: Para filtrar la lista de plantillas de canalización, selecciona los criterios de filtro en el panel izquierdo. Por ejemplo, para mostrar solo las plantillas de canalización, selecciona Plantillas en Tipo.
En la tarjeta correspondiente a la plantilla que deseas usar, haz clic en Crear ejecución para abrir la página Crear ejecución de canalización.
En la sección Ejecutar detalles, especifica la siguiente información:
Opcional: Modifica el Nombre de ejecución predeterminado que identifica de manera única la ejecución de la canalización.
Opcional: para programar ejecuciones de canalizaciones recurrentes, especifica el Programa de ejecución de la siguiente manera:
Selecciona Recurrente.
En Hora de inicio, especifica cuándo se activa el programa.
Si quieres programar la primera ejecución para que se produzca de inmediato después de crear el programa, selecciona De inmediato.
A fin de programar la primera ejecución para que se realice en una hora y una fecha específicas, selecciona Activado.
En el campo Frecuencia, especifica la frecuencia para programar y ejecutar las ejecuciones de canalización, mediante una expresión de programa cron basada en unix-cron.
En Finaliza, especifica cuándo finaliza el programa.
Para indicar que el programa crea ejecuciones de canalizaciones de forma indefinida, selecciona Nunca.
Para indicar que el programa finaliza en una fecha y hora específicas, selecciona Activado y especifica la fecha y hora de finalización del programa.
Opcional: Para especificar que la ejecución de la canalización use una cuenta de servicio personalizada, una clave de encriptación administrada por el cliente (CMEK) o una red de VPC con intercambio de tráfico, haz clic en Opciones avanzadas y, luego, usa las siguientes instrucciones:
Para especificar una cuenta de servicio, selecciona una cuenta de servicio de la lista desplegable Service account.
Si no especificas una cuenta de servicio, Vertex AI Pipelines ejecuta la canalización con la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
Para usar una CMEK, selecciona Use a customer-managed encryption key. Aparecerá la lista desplegable Selecciona una clave administrada por el cliente. En la lista desplegable Selecciona una clave administrada por el cliente, selecciona la clave que deseas usar.
Para usar una red de VPC con intercambio de tráfico en la ejecución de esta canalización, ingresa el nombre de la red de VPC en el cuadro Peered VPC network.
Haz clic en Continuar.
En la sección Configuración del entorno de ejecución, configura la ejecución de la canalización de la siguiente manera:
En Ubicación de Cloud Storage, haz clic en Explorar para seleccionar el bucket de Cloud Storage a fin de almacenar los artefactos de salida de la canalización y, luego, haz clic en Seleccionar.
Opcional: Para configurar la política de fallas y la caché de la canalización, haz clic en Opciones avanzadas y, luego, usa las siguientes instrucciones:
Para configurar la canalización a fin de continuar programando tareas después de que falle una, selecciona Ejecutar todos los pasos hasta el final. Esta opción está seleccionada de forma predeterminada.
Para configurar la canalización a fin de que falle después de que una tarea falle, selecciona Hacer que esta ejecución falle en cuanto ocurra una falla en un paso.
En Configuración de almacenamiento en caché, especifica la configuración de caché para toda la canalización.
Para usar la configuración de caché a nivel de la tarea para la tarea en la canalización, selecciona No anular la configuración de caché a nivel de la tarea.
Para activar el almacenamiento en caché para todas las tareas de la canalización y anular cualquier configuración de caché a nivel de la tarea, selecciona Habilitar lectura desde la caché para todos los pasos (opción más rápida).
Para desactivar el almacenamiento en caché de todas las tareas de la canalización y anular cualquier configuración de caché a nivel de la tarea, selecciona Inhabilitar lectura de la caché para todos los pasos (opción más rápida).
Opcional: Si tu canalización tiene parámetros, en Parámetros de canalización, especifica tus parámetros de ejecución de canalización.
Para crear la ejecución de tu canalización, haz clic en Enviar.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["The Vertex AI Pipelines **Template Gallery** contains Google-authored and components, which you can use to create pipeline runs or embed in your own pipelines.\n| **Note:** The **Template Gallery** contains pipeline templates and components that are generally available (GA) as well as templates in preview. To understand the terms of service of each template, refer to its associated documentation. For more information, see the [launch stage descriptions](https://cloud.google.com/products#product-launch-stages).\n\nCreate a pipeline run from the Template Gallery\n\nUse the following instructions to create a pipeline run from a Google-authored template from the **Template Gallery** . Alternatively, you can create your own custom pipeline template and then create a pipeline run based on it. For more information about creating and using a custom pipeline template, see [Create, upload, and use a pipeline template](/vertex-ai/docs/pipelines/create-pipeline-template). \n\nConsole**Note:** These instructions describe how to create a pipeline run using the default interface of the **Create pipeline run** page, which includes the **Run details** and the **Runtime configuration** sections. For some templates from the **Template gallery** , this page has additional sections. For example, the **AutoML for Tabular Classification / Regression** template also includes the **Training Method** , **Training options** , and **Compute and pricing** sections.\n\nUse the following instructions to create a pipeline run from the **Template Gallery**:\n\n1. In the Google Cloud console, in the **Vertex AI** section, go\n to the **Template Gallery** tab on the **Pipelines** page.\n\n [Go to Template Gallery](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/pipelines/vertex-ai-templates)\n2. Optional: To filter the list of pipeline templates, in the left pane,\n select the filter criteria. For example, to show only pipeline templates,\n select **Templates** under **Type**.\n\n3. On the card corresponding to the template that you want to use, click\n **Create run** to open the **Create pipeline run** page.\n\n4. In the **Run details** section, do the following:\n\n 1. Optional: Modify the default **Run name** that uniquely identifies the pipeline run.\n\n 2. Optional: To schedule recurring pipeline runs, specify the **Run schedule**, as follows:\n\n 1. Select **Recurring**.\n\n 2. Under **Start time**, specify when the schedule becomes active.\n\n - To schedule the first run to occur immediately after schedule creation, select **Immediately**.\n\n - To schedule the first run to occur at a specific time and date, select **On**.\n\n 3. In the **Frequency** field, specify the frequency to schedule and execute the\n pipeline runs, using a cron schedule expression based on\n [unix-cron](https://man7.org/linux/man-pages/man5/crontab.5.html).\n\n 4. Under **Ends**, specify when the schedule ends.\n\n - To indicate that the schedule creates pipeline runs indefinitely, select **Never**.\n\n - To indicate that the schedule ends on a specific date and time, select **On**, and specify the end date and time for the schedule.\n\n 5. Optional: To specify that the pipeline run uses a custom service account, a\n customer-managed encryption key (CMEK), or a peered VPC network, click\n **Advanced options**, and then follow these instructions:\n\n - To specify a service account, select a service account from the\n **Service account** drop-down list.\n\n If you don't specify a service account,\n Vertex AI Pipelines runs your pipeline using the default\n Compute Engine service account.\n\n Learn more about [configuring a service account for use with\n Vertex AI Pipelines](/vertex-ai/docs/pipelines/configure-project#service-account).\n - To use a CMEK, select **Use a customer-managed encryption key** . The **Select a customer-managed key** drop-down list appears. In the **Select a customer-managed key** drop-down list, select the key that you want to use.\n\n - To use a peered VPC network in this pipeline run, enter the VPC\n network name in the **Peered VPC network** box.\n\n 3. Click **Continue**.\n\n5. In the **Runtime configuration** section, configure the pipeline run, as follows:\n\n 1. Under **Cloud storage location** , click **Browse** to select the\n Cloud Storage bucket for storing the pipeline output artifacts,\n and then click **Select**.\n\n 2. Optional: To configure the failure policy and the cache for the pipeline\n run, click **Advanced options**, and then use the following instructions:\n\n - Under **Failure policy** , specify the failure policy for the entire\n pipeline. [Learn more about pipeline failure policies.](/vertex-ai/docs/pipelines/configure-failure-policy)\n\n - To configure the pipeline to continue scheduling tasks after one task\n fails, select **Run all steps to completion**. This option is selected,\n by default.\n\n - To configure the pipeline to fail after one task fails, select\n **Fail this run as soon as one step fails**.\n\n - Under **Caching configuration**, specify the cache configuration for the\n entire pipeline.\n\n - To use the task-level cache configuration for task in the pipeline,\n select **Do not override task-level cache configuration**.\n\n - To turn on caching for all the tasks in the pipeline and override any\n task-level cache configuration, select\n **Enable read from cache for all steps (fastest)**.\n\n - To turn off caching for all the tasks in the pipeline and override any\n task-level cache configuration, select\n **Disable read from cache for all steps (fastest)**.\n\n 3. Optional: If your pipeline has parameters, under **Pipeline parameters**, specify\n your pipeline run parameters.\n\n6. To create your pipeline run, click **Submit**."]]
