Pipelines de Vertex AI

Saiba como criar e gerenciar um pipeline com o Vertex AI Pipelines.

Orquestre fluxos de trabalho de machine learning (ML) usando o Vertex AI Pipelines.

• Introdução à Vertex AI Pipelines

  Saiba mais sobre como usar o Vertex AI Pipelines para automatizar, monitorar e gerenciar seu fluxo de trabalho de ML.

• Configurar o projeto do Google Cloud para o Vertex AI Pipelines

  Configure seu projeto do Cloud para uso com o Vertex AI Pipelines.

• Construir um canal

  Aprenda a descrever o fluxo de trabalho de ML como um pipeline, compilar o pipeline em um arquivo JSON, bem como enviar e executar o pipeline.

• Executar um pipeline

  Saiba como executar um pipeline definido usando o Vertex AI Pipelines no Console do Google Cloud ou o SDK da Vertex AI para Python.

• Configurar o cache de execução

  Saiba como ativar e desativar o uso de resultados em cache de execuções anteriores ao executar um pipeline.

• Especifique a configuração da máquina para uma etapa do pipeline

  Saiba mais sobre como configurar parâmetros de tipo de máquina para instâncias de componentes de pipeline.

• Solicitar recursos de máquina do Google Cloud com os pipelines da Vertex AI

  Saiba mais sobre como executar um componente com recursos de máquina específicos ao Google Cloud, oferecidos pelo treinamento personalizado da Vertex AI.

• Configurar secrets com o Secret Manager

  Saiba como executar um pipeline que acesse um secret armazenado no Secret Manager.

• Programar execução de pipeline com o Cloud Scheduler

  Saiba como programar uma execução de pipeline usando o Cloud Scheduler.

• Acionar uma execução de pipeline com o Pub/Sub

  Saiba como acionar uma execução de pipeline usando o Pub/Sub.

• Configurar notificações por e-mail

  Saiba como configurar notificações por e-mail no pipeline.

• Visualizar e analisar resultados de pipeline

  Saiba como usar o Vertex AI Pipelines para visualizar, receber análises e comparar execuções de pipelines.

• Rastrear a linhagem de artefatos de pipeline

  Use o Vertex AI Pipelines e o Vertex ML Metadata para analisar a linhagem de artefatos do pipeline.

• HTML de saída e Markdown

  Saiba mais sobre como usar artefatos de visualização HTML e Markdown personalizados.

• Migre do Kubeflow Pipelines para o Vertex AI Pipelines

  Saiba mais sobre as diferenças entre o Kubeflow Pipelines e o Vertex AI Pipelines.

Criar pipelines com os componentes de pipeline do Google Cloud

• Guia de início rápido

  Saiba como instalar o SDK dos componentes do Google Cloud Pipeline e importar um componente.

• Introdução aos componentes de pipeline do Google Cloud

  Saiba mais sobre como adicionar componentes predefinidos do Google Cloud Pipeline para usar a funcionalidade da Vertex AI em seu pipeline.

• Lista de componentes do Google Cloud Pipeline

  Veja uma lista de componentes do Google Cloud Pipeline e a funcionalidade da Vertex AI compatível.

• Usar componentes de pipeline do Google Cloud

  Saiba como usar os componentes de pipeline do Google Cloud.

• Criar os próprios componentes de pipeline

  Saiba como criar seus próprios componentes de pipeline.

Referência dos componentes do Google Cloud Pipeline

• Referência do SDK dos componentes do Pipeline do Google Cloud

  Leia a referência oficial do SDK de componentes do Google Cloud Pipeline.

• Tipos de artefatos de metadados do Vertex ML

  Veja informações de referência sobre artefatos definidos pelos componentes do Google Cloud Pipeline que podem ser usados para rastreamento e outras funcionalidades.

• Componentes do Dataflow

  Veja as informações de referência dos componentes do Dataflow.

• Componentes sem servidor do Dataproc

  Veja as informações de referência dos componentes sem servidor do Dataproc.

• Componentes CustomJob

  Visualize as informações de referência dos componentes do CustomJob.

• Componente de previsão em lote

  Visualizar informações de referência do componente de previsão em lote.

• Componentes de modelo e endpoint

  Veja informações de referência do modelo e dos endpoints.

• Componentes do AutoML da Vertex AI (aiplatform)

  Veja informações de referência dos componentes do AutoML da Vertex AI.

• Componentes do BigQuery ML

  Veja as informações de referência dos componentes do BigQuery ML.

• Componentes de ajuste de hiperparâmetros

  Visualize informações de referência dos componentes de ajuste de hiperparâmetros.

• Componente de notificação de e-mail

  Veja as informações de referência do componente de notificação por e-mail.

Tutoriais da Vertex AI Pipelines

• Jupyter Notebooks

  Veja amostras e tutoriais para o Vertex AI Pipelines e os componentes do Google Cloud Pipeline que podem ser executados em um notebook.