Vertex AI AutoML コンポーネント

AutoML TrainingPipeline リソースは、AutoML モデルのトレーニングに関連するタスクをオーケストレートします。このリソースは、常にトレーニング タスクを実行します。また、必要に応じて、トレーニング入力となる Vertex AI Dataset からデータをエクスポートし、モデルを Vertex AI にアップロードして評価します。Vertex AI での AutoML トレーニングの詳細については、AutoML トレーニングのドキュメントをご覧ください。データセットに関連する Google Cloud パイプライン コンポーネントについては、データセット コンポーネントをご覧ください。

Google Cloud Pipeline コンポーネント SDK には、AutoML モデルとワークフローに関連する次のオペレータが含まれています。

AutoML 予測に関連するオペレータ

• ProphetTrainerOp

AutoML 表形式モデルに関連するオペレータ

• CvTrainerOp
• EnsembleOp
• FinalizerOp
• InfraValidatorOp
• SplitMaterializedDataOp
• Stage1TunerOp
• StatsAndExampleGenOp
• TrainingConfiguratorAndValidatorOp
• TransformOp

AutoML model リソースの作成に関連するオペレータ

• AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
• AutoMLImageTrainingJobRunOp
• AutoMLTabularTrainingJobRunOp
• AutoMLTextTrainingJobRunOp
• AutoMLVideoTrainingJobRunOp

独自の AutoML モデルのトレーニングと使用の詳細をご確認ください。

API リファレンス

• AutoML コンポーネントのリファレンスについては、AutoML コンポーネントの Google Cloud Pipeline Components SDK リファレンスをご覧ください。

• Vertex AI API のリファレンスについては、次の API リファレンス ページをご覧ください。

  • Dataset リソース

  • TrainingPipeline リソース

チュートリアル

• Google Cloud のパイプライン コンポーネントを使用し、Vertex AI AutoML を使用して画像分類モデルをトレーニングする方法を学習する。
• Google Cloud のパイプライン コンポーネントを使用し、表形式データと Vertex AI AutoML を使用して分類モデルをトレーニングする方法を学習する。
• Google Cloud のパイプライン コンポーネントを使用し、表形式データと Vertex AI AutoML を使用して線形回帰モデルをトレーニングする方法を学習する。
• Google Cloud のパイプライン コンポーネントを使用し、Vertex AI AutoML を使用してテキスト分類モデルをトレーニングする方法を学習する。
• Google Cloud のパイプライン コンポーネントを使用し、モデルのアップロードとデプロイを行う方法を学習する。

変更履歴とリリースノート

変更履歴と Google Cloud パイプライン コンポーネント SDK の変更の詳細については、Google Cloud パイプライン コンポーネント SDK リリースノートをご覧ください。

テクニカル サポートの連絡先

不明な点がございましたら、[e-mail] までお問い合わせください。