Componentes de AutoML de Vertex AI

El recurso TrainingPipeline de AutoML coordina las tareas asociadas al entrenamiento de un modelo de AutoML. Este recurso siempre ejecuta la tarea de entrenamiento y, opcionalmente, también puede exportar datos de un Dataset de Vertex AI, que se convierte en la entrada de entrenamiento, subir el modelo a Vertex AI y evaluarlo. Para obtener información sobre el entrenamiento de AutoML en Vertex AI, consulta la documentación sobre el entrenamiento de AutoML. Para obtener información sobre los componentes de la canalización relacionados con los conjuntos de datos, consulta Componentes de conjuntos de datos. Google Cloud

El SDK Google Cloud incluye los siguientes operadores relacionados con los modelos y los flujos de trabajo de AutoML:

Operadores relacionados con la previsión de AutoML

• ProphetTrainerOp

Operadores relacionados con los modelos tabulares de AutoML

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

Operadores relacionados con la creación de recursos de AutoML model

• AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
• AutoMLImageTrainingJobRunOp
• AutoMLTabularTrainingJobRunOp
• AutoMLTextTrainingJobRunOp
• AutoMLVideoTrainingJobRunOp

Consulta más información sobre cómo entrenar y usar tus propios modelos de AutoML.

Referencia de la API

• Para consultar la referencia de los componentes de AutoML, consulta la Google Cloud referencia del SDK de los componentes de AutoML.

• Para consultar la referencia de la API Vertex AI, consulta las siguientes páginas de referencia de la API:

  • Dataset recurso

  • TrainingPipeline recurso

Tutoriales

• Consulta cómo usar los componentes de la canalización para entrenar un modelo de clasificación de imágenes con Vertex AI AutoML. Google Cloud
• Aprende a usar los componentes de la canalización para entrenar un modelo de clasificación con datos tabulares y Vertex AI AutoML. Google Cloud
• Aprende a usar los Google Cloud componentes de la canalización para entrenar un modelo de regresión lineal con datos tabulares y Vertex AI AutoML.
• Consulta cómo usar los componentes de la canalización para entrenar un modelo de clasificación de texto con Vertex AI AutoML. Google Cloud
• Consulta cómo usar los Google Cloud componentes de la canalización para subir y desplegar un modelo.

Historial de versiones y notas de las versiones

Para obtener más información sobre el historial de versiones y los cambios del SDK de componentes de la canalización de Google Cloud , consulta las Google Cloud notas de la versión del SDK de componentes de la canalización.

Contactos de asistencia técnica

Si tienes alguna pregunta, escribe a [e-mail].