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 información sobre el entrenamiento de AutoML en Vertex AI, consulta la documentación de entrenamiento de AutoML. Para obtener información sobre los componentes de canalización de Google Cloud relacionados con los conjuntos de datos, consulta Componentes de conjuntos de datos.
El SDK de componentes de canalización de Google Cloud incluye los siguientes operadores relacionados con los modelos y flujos de trabajo de AutoML:
Operadores relacionados con la previsión de AutoML
Operadores relacionados con modelos tabulares de AutoML
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CvTrainerOp -
EnsembleOp -
FinalizerOp -
InfraValidatorOp -
SplitMaterializedDataOp -
Stage1TunerOp -
StatsAndExampleGenOp -
TrainingConfiguratorAndValidatorOp -
TransformOp
Operadores relacionados con la creación de recursos model de AutoML
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AutoMLForecastingTrainingJobRunOp -
AutoMLImageTrainingJobRunOp -
AutoMLTabularTrainingJobRunOp -
AutoMLTextTrainingJobRunOp -
AutoMLVideoTrainingJobRunOp
Obtén más información para entrenar y usar tus propios modelos de AutoML.
Referencia de la API
Para obtener la referencia del componente AutoML, consulta la referencia del SDK de componentes de canalización de Google Cloud para componentes de AutoML.
Para obtener información de referencia de la API de Vertex AI, consulta las siguientes páginas de referencia de la API:
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.