El recurso TrainingPipeline de AutoML organiza las tareas asociadas con el entrenamiento de un modelo de AutoML. Este recurso siempre ejecuta la tarea de entrenamiento y, de forma opcional, puede exportar datos desde una Dataset de Vertex AI, que se convierte en la entrada de entrenamiento, sube el modelo a Vertex AI y lo evalúa. Para obtener más información, consulta Toda la documentación de entrenamiento de AutoML.
Operadores de AutoML Training
El SDK de componentes de canalización de Google Cloud incluye los siguientes operadores relacionados con la creación de recursos model de AutoML:
AutoMLImageTrainingJobRunOpAutoMLTextTrainingJobRunOpAutoMLTabularTrainingJobRunOpAutoMLVideoTrainingJobRunOpAutoMLForecastingTrainingJobRunOp
Obtén más información sobre cómo entrenar y usar tus propios modelos de AutoML.
Operadores de conjuntos de datos
Los operadores de conjuntos de datos preparan los datos para el entrenamiento en Vertex AI. Para obtener más detalles sobre la información específica del tipo de conjunto de datos, consulta Entrena y usa tus propios modelos.
El SDK de componentes de canalización de Google Cloud incluye los siguientes operadores relacionados con la administración de recursos dataset de AutoML:
GetVertexDatasetOpImageDatasetCreateOpImageDatasetExportDataOpTabularDatasetCreateOpTabularDatasetExportDataOpTextDatasetCreateOpTextDatasetImportDataOpTextDatasetExportDataOpVideoDatasetCreateOpVideoDatasetImportDataOpVideoDatasetExportDataOpImageDatasetImportDataOpTimeSeriesDatasetCreateOpTimeSeriesDatasetExportDataOp
Referencia de la API
Para ver la referencia del componente AutoML, consulta la referencia del SDK
google_cloud_pipeline_components.Para ver la referencia del componente de Dataset, consulta la referencia del SDK
google_cloud_pipeline_components.Para obtener una referencia de la API de Vertex AI, consulta las páginas del recurso
Datasety del recursoTrainingPipeline.
Instructivos
- Obtén información sobre cómo usar los componentes de canalización de Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación de imágenes con Vertex AI AutoML.
- Obtén información sobre cómo usar los componentes de canalización de Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación con datos tabulares y Vertex AI AutoML.
- Obtén información sobre cómo usar los componentes de canalización de Google Cloud para entrenar un modelo de regresión lineal con datos tabulares y Vertex AI AutoML.
- Obtén información sobre cómo usar los componentes de canalización de Google Cloud para entrenar un modelo de clasificación de texto con Vertex AI AutoML.
- Obtén información sobre cómo usar los componentes de canalización de Google Cloud para subir e implementar un modelo.
Historial de versiones y notas de la versión
Para obtener más información sobre el historial de versiones y los cambios en el SDK de componentes de canalización de Google Cloud, consulta las notas de la versión del SDK de componentes de canalización de Google Cloud.
Contactos de asistencia técnica
Si tienes alguna pregunta, comunícate con kubeflow-pipelines-components@google.com.