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。詳細については、すべての AutoML トレーニング ドキュメントをご覧ください。
AutoML トレーニング オペレータ
Google Cloud Pipeline Components SDK には、AutoML model リソースの作成に関連する次のオペレータが含まれています。
AutoMLImageTrainingJobRunOpAutoMLTextTrainingJobRunOpAutoMLTabularTrainingJobRunOpAutoMLVideoTrainingJobRunOpAutoMLForecastingTrainingJobRunOp
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。
データセット オペレータ
データセット オペレータは、Vertex AI でトレーニング用のデータを準備します。特定のデータタイプのデータセット情報の詳細については、独自のモデルをトレーニングして使用するをご覧ください。
Google Cloud Pipeline Components SDK には、AutoML dataset リソース管理に関連する次のオペレータが含まれています。
GetVertexDatasetOpImageDatasetCreateOpImageDatasetExportDataOpTabularDatasetCreateOpTabularDatasetExportDataOpTextDatasetCreateOpTextDatasetImportDataOpTextDatasetExportDataOpVideoDatasetCreateOpVideoDatasetImportDataOpVideoDatasetExportDataOpImageDatasetImportDataOpTimeSeriesDatasetCreateOpTimeSeriesDatasetExportDataOp
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、
google_cloud_pipeline_componentsSDK リファレンスをご覧ください。データセット コンポーネントのリファレンスについては、
google_cloud_pipeline_componentsSDK 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、
DatasetリソースとTrainingPipelineリソースのページをご覧ください。
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
Google Cloud パイプライン コンポーネント SDK の変更履歴と変更点については、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、kubeflow-pipelines-components@google.com までお問い合わせください。