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。Vertex AI での AutoML トレーニングの詳細については、AutoML トレーニングのドキュメントをご覧ください。 Google Cloud データセットに関連するパイプライン コンポーネントについては、データセット コンポーネントをご覧ください。
Google Cloud Pipeline Components SDK には、AutoML モデルとワークフローに関連する次のオペレーターが含まれています。
AutoML 予測に関連するオペレータ
AutoML 表形式モデルに関連するオペレータ
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CvTrainerOp
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EnsembleOp
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FinalizerOp
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InfraValidatorOp
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SplitMaterializedDataOp
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Stage1TunerOp
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StatsAndExampleGenOp
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TrainingConfiguratorAndValidatorOp
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TransformOp
AutoML model
リソースの作成に関連するオペレータ
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AutoMLForecastingTrainingJobRunOp
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AutoMLImageTrainingJobRunOp
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AutoMLTabularTrainingJobRunOp
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AutoMLTextTrainingJobRunOp
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AutoMLVideoTrainingJobRunOp
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。
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、AutoML コンポーネントのGoogle Cloud Pipeline Components SDK 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、次の API リファレンス ページをご覧ください。
チュートリアル
- パイプライン コンポーネントを使用して Vertex AI AutoML で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
- パイプライン コンポーネントを使用して、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
- パイプライン コンポーネントを使用して、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
- パイプライン コンポーネントを使用して Vertex AI AutoML で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
- パイプライン コンポーネントを使用してモデルをアップロードしてデプロイする方法について学習する。 Google Cloud
変更履歴とリリースノート
Google Cloud Pipeline Components SDK の変更履歴と変更点については、Google Cloud Pipeline Components 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。