Vertex AI AutoML-Komponenten

Die AutoML-Ressource TrainingPipeline orchestriert die Aufgaben für das Training eines AutoML-Modells. Diese Ressource führt immer die Trainingsaufgabe aus und exportiert optional auch Daten aus einem Vertex AI-Dataset, das zur Trainingseingabe verwendet wird, lädt das Modell in Vertex AI hoch und bewertet das Modell. Informationen zum AutoML-Training in Vertex AI finden Sie in der Dokumentation zum AutoML-Training. Weitere Informationen zu Google Cloud-Pipeline-Komponenten mit Bezug auf Datasets finden Sie unter Dataset-Komponenten.

Das Google Cloud Pipeline Components SDK enthält die folgenden Operatoren mit Bezug auf AutoML-Modelle und -Workflows:

Operatoren im Zusammenhang mit AutoML-Prognosen

• ProphetTrainerOp

Operatoren im Zusammenhang mit AutoML Tabular-Modellen

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

Operatoren im Zusammenhang mit der AutoML-model-Ressourcenerstellung

• AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
• AutoMLImageTrainingJobRunOp
• AutoMLTabularTrainingJobRunOp
• AutoMLTextTrainingJobRunOp
• AutoMLVideoTrainingJobRunOp

Weitere Informationen zum Trainieren und Verwenden eigener AutoML-Modelle

API-Referenz

• Informationen zur Komponentenreferenz finden Sie in der Google Cloud Pipeline Components SDK-Referenz für AutoML-Komponenten.

• Informationen zur Vertex AI API-referenz erhalten Sie auf den folgenden API-Referenzseiten:

  • Dataset-Ressource

  • TrainingPipeline-Ressource

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 [e-mail].