Vertex AI Pipelines

Scopri come creare e gestire una pipeline con Vertex AI Pipelines.

Orchestra flussi di lavoro di machine learning (ML) utilizzando le pipeline Vertex AI.

• Introduzione a Vertex AI Pipelines

  Scopri di più sull'utilizzo di Vertex AI Pipelines per automatizzare, monitorare e gestire il flusso di lavoro ML.

• Configura il tuo progetto Google Cloud per Vertex AI Pipelines

  Configura il tuo progetto Google Cloud per l'utilizzo con Vertex AI Pipelines.

• Crea una pipeline

  Scopri come descrivere il tuo flusso di lavoro ML come una pipeline, compilarla in un file JSON e inviare ed eseguire la pipeline.

• Esegui una pipeline

  Scopri come eseguire una pipeline definita utilizzando Vertex AI Pipelines nella console Google Cloud o utilizzando l'SDK Vertex AI per Python.

• Configurazione della memorizzazione nella cache di un'esecuzione

  Scopri come abilitare e disabilitare l'uso dei risultati della memorizzazione nella cache delle esecuzioni precedenti quando esegui una pipeline.

• Specifica la configurazione della macchina per un passaggio della pipeline

  Scopri come configurare i parametri del tipo di macchina per le istanze dei componenti della pipeline.

• Richiedi risorse macchine Google Cloud con Vertex AI Pipelines

  Scopri come eseguire un componente utilizzando le risorse macchina specifiche di Google Cloud offerte dall'addestramento personalizzato di Vertex AI.

• Configurazione dei secret con Secret Manager

  Scopri come eseguire una pipeline che acceda a un secret archiviato in Secret Manager.

• Pianifica l'esecuzione della pipeline con l'API scheduler

  Scopri come pianificare l'esecuzione di una pipeline utilizzando l'API scheduler.

• Attivazione dell'esecuzione di una pipeline con Pub/Sub

  Scopri come attivare l'esecuzione di una pipeline utilizzando Pub/Sub.

• Configurazione delle notifiche via email

  Scopri come configurare le notifiche via email dalla tua pipeline.

• Visualizzazione e analisi dei risultati delle pipeline

  Scopri come utilizzare Vertex AI Pipelines per visualizzare, ottenere analisi e confrontare le esecuzioni delle pipeline.

• Monitoraggio della derivazione degli artefatti della pipeline

  Utilizza Vertex AI Pipelines e Vertex ML Metadata per analizzare la derivazione degli artefatti delle pipeline.

• File HTML e markdown di output

  Scopri di più sull'utilizzo degli artefatti di visualizzazione HTML e Markdown personalizzati.

• Migrazione da Kubeflow Pipelines a Vertex AI Pipelines

  Scopri le differenze tra Kubeflow Pipelines e Vertex AI Pipelines.

Crea pipeline con i componenti di pipeline di Google Cloud

• Guida rapida

  Scopri come installare l'SDK Google Cloud Pipeline Componenti e importare un componente.

• Introduzione a Google Cloud Pipeline Components

  Scopri di più sull'aggiunta di componenti predefiniti di Google Cloud Pipeline per utilizzare le funzionalità di Vertex AI nella tua pipeline.

• Elenco dei componenti della pipeline Google Cloud

  Consulta l'elenco dei componenti di pipeline di Google Cloud e delle funzionalità di Vertex AI supportati.

• Utilizza i componenti di pipeline di Google Cloud

  Scopri come utilizzare i componenti di pipeline di Google Cloud.

• Crea i tuoi componenti della pipeline

  Scopri come creare i tuoi componenti della pipeline.

Riferimento per i componenti di pipeline Google Cloud

• Riferimento SDK Componenti di pipeline Google Cloud

  Leggi il riferimento ufficiale per l'SDK Google Cloud Pipeline components.

• Tipi di artefatti di Vertex ML Metadata

  Visualizza le informazioni di riferimento sugli artefatti definiti dai componenti di Google Cloud Pipeline che puoi utilizzare per il monitoraggio e altre funzionalità.

• Componenti Dataflow

  Visualizza le informazioni di riferimento dei componenti di Dataflow.

• Componenti serverless di Dataproc

  Visualizza le informazioni di riferimento sui componenti Dataproc Serverless.

• Componenti CustomJob

  Visualizzare le informazioni di riferimento sui componenti CustomJob.

• Componente di previsione batch

  Visualizza le informazioni di riferimento sul componente di previsione batch.

• Componenti model ed endpoint

  Visualizza le informazioni di riferimento su modelli ed endpoint.

• Componenti AutoML per Vertex AI (aiplatform)

  Visualizza le informazioni di riferimento sui componenti AutoML di Vertex AI.

• Componenti di BigQuery ML

  Visualizzare le informazioni di riferimento sui componenti di BigQuery ML.

• Componenti dell'ottimizzazione degli iperparametri

  Visualizza le informazioni di riferimento sui componenti di ottimizzazione degli iperparametri.

• Componente di notifica via email

  Visualizza le informazioni di riferimento sul componente delle notifiche via email.

Tutorial su Vertex AI Pipelines

• Blocchi note Jupyter

  Guarda gli esempi e i tutorial per le pipeline Vertex AI e i componenti di Google Cloud Pipeline che possono essere eseguiti in un blocco note.